Policy Research Working Paper 9109 Macro-Financial Aspects of Climate Change Erik Feyen Robert Utz Igor Zuccardi Huertas Olena Bogdan Jisung Moon Macroeconomics, Trade and Investment Global Practice & Finance, Competitiveness and Innovation Global Practice January 2020 Policy Research Working Paper 9109 Abstract This paper examines the interaction between macro-finan- fiscal revenue and expenditure, debt sustainability, and the cial and climate-related risks. It brings together different valuation of financial assets. In turn, macro-financial risks strands of the literature on climate-related risks and how translate into weakened resilience to physical climate risks these relate to macro-financial management and risks. and constrained capacity for climate adaptation and miti- Physical impacts of climate change as well as the transition gation efforts. The paper finds that many countries face the toward a resilient low-carbon economy pose significant “double jeopardy” of simultaneous elevated climate-related challenges for macro-financial management, as they can and macro-financial risks. Reducing macro-financial risks damage the balance sheets of governments, households, in countries under double jeopardy is an important com- firms, and financial institutions due to the adverse and pos- ponent of international efforts to tackle climate change to sibly abrupt impacts on investment and economic growth, complement and support country-specific efforts. This paper is a joint product of the Macroeconomics, Trade and Investment Global Practice and the Finance, Competitiveness and Innovation Global Practice. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/prwp. The authors may be contacted at rutz1@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Macro‐Financial Aspects of Climate Change1 Erik Feyen  Robert Utz  Igor Zuccardi Huertas  Olena Bogdan  Jisung Moon  JEL Classification: E69, G19, Q54  Keywords: macro‐financial risks, climate‐related risks, climate change 1  This paper was prepared as a Special Topic of the World Bank’s October 2019 Macro‐Financial Review. The team  is grateful for valuable inputs and comments by Ceyla Pazarbasioglu (EFI), Marcello Estevao, Christian Eigen‐Zucchi,  Dirk Heine, Doerte Doemeland, Miria Pigato (MTI), Alfonso Garcia Samantha Cook, Martijn Regelink, Fiona Stewart,  Samantha Power, Henk Reinders (FCI), Stephane Hallegatte (SD‐SCCD1), and Grzegorz Peszko (ENV‐SENGL).  Introduction and Conceptual Framework  Introduction  Climate  change  is  one  of  the  greatest  global  challenges.  Unless  adequate  measures  are  taken  to  reduce  greenhouse  gas  (GHG)  emissions,  adverse  climate  change  impacts  are  projected  to  accelerate,  with  a  serious  risk  of  uncontrollable,  catastrophic  developments.   The  developing  world,  and  in  particular,  the  poorest  segments  of  society,  are  likely  to  bear  the  worst  impacts  of  climate  change,  given  their  high  exposure,  vulnerability,  and  limited  means  to  prepare,  cope  and  recover  from  climate‐related  catastrophes.    Climate  change  thus  puts  the  achievement  of  global  poverty  reduction  and  progress  towards the Sustainable Development Goals at risk.  Strong action to mitigate climate change and to adapt  to  its  impacts  is  essential,  as  reflected  in  the  2015  Paris  Agreement  on  Climate  Change,  which  has  been  signed by 194 states and the European Union.  This paper examines the interaction between macro‐financial and climate‐related risks. It brings together  different  strands  of  the  literature  on  climate‐related  risk  and  how  these  relate  to  macro‐financial  management  and  risks.  As  such,  it  seeks  to  provide  a  broad  overview  of  issues  and  presents  data  on  countries’ exposure to both types of risks.    This paper is organized as follows: The remainder of this section lays out the conceptual framework used  to  examine  these  interactions.  The  second  section  examines  in  detail  some  of  the  linkages  between  climate change‐related risks and macro‐financial developments and management, with a focus on growth  and  structural  transformation  and  fiscal,  monetary,  and  financial  sector  linkages.  Section  3  uses  various  indicators of macro‐financial risk together with indicators of climate‐related risks to identify countries that  may  be  at  particularly  elevated  risk  levels  due  to  the  co‐existence  of  climate  related  risks  and  macro‐ financial  vulnerabilities.  We  conclude  with  a  brief  summary  of  key  issues  and  implications  for  policy  and  analytic work.  Conceptual framework  Our conceptual framework links climate change to macro‐ Figure 1. Interaction between macro‐ financial risks and developments. Climate change‐related  financial and climate related risks  risks magnify macro‐financial risks, while at the same time  macro‐financial vulnerabilities limit the scope for effective  action for climate change mitigation and adaptation (Figure  1).  The interaction between these two sets of risks can give  rise to either vicious or virtuous cycles.   Climate  change‐related  risks  can  be  grouped  into  two  categories: physical risks which are a consequence of changes  in  climate,  and  transition  risks  which  derive  from  the  transition  to  a  low‐carbon  economy  (Figure  2).  Physical risks relate to the climate impacts from weather events such as tropical cyclones, droughts, heat  waves, or flooding which are projected to increase in frequency and intensity and from the gradual effects  of  global  warming.  For  example,  sea‐level  rise  could  significantly  reduce  the  productivity  of  coastal  land  (and  lead  to  the  submersion  of  entire  atoll  countries  in  the  Pacific,  such  as  Kiribati  and  Tuvalu),  while  2    temperature increases and changes in precipitation patterns would affect the productivity of agricultural  land.  Figure 2. Transmission of climate risks to macro‐financial conditions    Transition risks derive from the move towards a more resilient, low carbon economy, which is induced by  climate policies as well as shifts in technology and consumer preferences which may occur abruptly. The  transition  to  resilient,  low‐carbon  economies  implies  that  carbon‐intensive  sectors  will  face  changes  in  their  asset  values  and  the  economy  might  face  higher  costs  of  production,  particularly  those  associated  to energy prices due to changes in the energy mix. In addition, transition risks cover the impact on public  and private balances caused by policies designed for the adaptation to climate change (i.e., adaptation of  existing  infrastructure  and  expansion  of  new  types  of  infrastructure,  research  and  development  of  technology  for  adaptation,  etc.).  Finally,  changes  in  regulatory  policy  about  climate  change  could  encourage  shifts  in  the  private  sector’s  consumption  and  investment  decisions.  Transition  risks  capture  the uncertainties related to the timing and speed of the adjustment to a low‐carbon economy. While the  net benefits of such measures should be positive, they generate very significant financing needs and result  in structural changes in the transition to a low‐carbon economy.2    These two sets of risks have direct economic impacts, including on economic growth, increased levels of  uncertainty  regarding  the  medium  to  long‐term  macro‐economic  outlook,  increased  public  and  private  sector  financing  needs,  structural  changes  to  the  economy,  and  the  distribution  of  wealth  and  income.  While physical risks reduce the productivity of all types of capital (human, physical, natural, social…) and  thus impact economic growth, the impact of transition risks on economic growth is less clear cut.  On the  one  hand,  adaptation  and  mitigation  measures  create  significant  financing  needs,  which  may  crowd  out  public and private investment, but on the other, could also provide new growth impulses towards a green  economy  (The  New  Climate  Economy,  2018).    Climate  change‐related  risks  create  multiple  “deep                                                               2   Physical  and  transition  risks  are  not  independent  with  complex  interaction  between  these  two  types  of  risks  and  over time. For example, delayed action on mitigation not only results in increased physical risks, but also an increased  risk of economic collapse (Carney, 2019).    3    uncertainties” regarding medium‐ to long‐term prospects (Hallegatte et al., 2012), which are likely to have  an adverse effect on private sector investment.3   Thus,  the  economic  impacts  of  climate  change  have  a  direct  bearing  on  macro‐financial  stability  and  management. Lower economic growth coupled with large climate‐related financing needs and increased  levels of uncertainty will have a detrimental impact on the balance sheets of all sectors – public, financial,  corporate, and households.  At the same time, weaknesses in the balance sheets of these entities will also  reduce their ability to take time‐appropriate actions for climate change mitigation and adaptation.   Linkages between Climate Change and Macro‐Financial Conditions  This section examines the interaction between macro‐financial and climate change‐related risks. Table 1  provides  an  illustration  of  how  climate  related  risks  would  add  to  risks  in  the  nine  areas  that  are  at  the  core  of  MFR  monitoring.   The  subsequent  discussion  focuses  on  three  specific  areas  of  macro‐financial  and climate related risk interactions, namely: (a) economic transformation and economic growth; (b) fiscal  and monetary policy and management; and (c) the financial sector.    Structural change and economic growth  Climate  change  will  have  significant  macroeconomic  implications  for  most  economies,  be  it  through  the  physical  impacts  or  through  the  transition  to  a  more  resilient  low‐carbon  economy.  These  changes  will  affect, inter alia, the structure of economies, economic growth, as well as prices and interest rates.  These  macroeconomic changes will have significant impacts on the balance sheets of key economic entities and  thus  on  the  level  of  macro‐financial  risks.  The  following  paragraphs  outline  some  of  the  key  macroeconomic changes that can come about due to climate change.  Structural change  Climate change will entail significant structural changes for most economies in the medium to long term.   Physical  impacts,  climate  adaptation,  and  climate  mitigation  affect  the  productivity  of  existing  investments  as  well  as  decisions  on  new  investments.  In  the  following  section  we  discuss  four  channels  through which climate change will lead to structural changes in economies, namely, productivity changes  due to physical risks, crowding out of productive investments by investments in adaptation and mitigation  measures,  transition  to  a  low  carbon  economy,  and  finally,  innovation  and  the  emergence  of  green  sectors.                                                                    3   The  nature  of  uncertainty  underlying  physical  and  transition  risks  may  be  different.  Although  in  both  cases  underlying  uncertainty  is  deep  (i.e.  difficult  to  assign  probabilities),  the  sources  of  transition  risks  (that  is  faster  decarbonization)  are  “more”  deeply  uncertain,  because  most  of  them  are  endogenous,  i.e.  are  dependent  on  decisions not yet taken by billions of consumers, firms and governments. Transition risk can see temporary reversals  (with policy and technology twists and turns), while physical risk can go slower or faster, but only in one direction.  4    Table 1. Interactions between macro‐financial and climate related risks  Macro‐financial risks   Examples of linkages with climate change  Risk  Description  Physical  Transition   Exposure to external shocks through trade  Spillover risks from  and financial channels   Global commodity prices, including for  the external   Global commodity and food prices   Exchange rate market pressures  agricultural products and energy  environment   Cross‐border trade   Buffers against external shocks (i.e., level of   Availability of green capital flows  outside the region  international reserves)   Productivity and economic growth   Productivity and economic growth  outlook, due to impacts on health and   Macroeconomic and sovereign credit  outlook, particularly in agricultural and  labor productivity, population  Macroeconomic  performance   carbon‐intense sectors   displacement and destruction of  risks   Macroeconomic outlook   Inflation dynamics due to changes in  infrastructure and assets   Market perception of sovereign risk  energy mix   Inflation dynamics due to food and energy   Climate‐linked sovereign creditworthiness  shortages   Banks’ exposure to the corporate, household,   Valuation of climate‐change exposed  and public sectors   Damages to financial infrastructure  assets  Banking risks   Bank risk indicators (leverage, asset quality,   Collateral damages   Demand for green loans  currency and maturity mismatches)   Loan defaults     Banks’ buffers against shocks   Expenditure related to climate adaptation   Public debt level   Acute financing needs and debt  Public sector risks  and mitigation policies   Fiscal position  sustainability issues   Revenue potential from carbon taxes   Corporate debt level   Viability of climate‐change exposed  Corporate sector   Collateral damages   Maturity mismatch  business models and assets  risks   Lower demand   Profitability and stock market returns   Transition costs   Household debt   Impact on labor productivity and   Unemployment   Employment  Household risks  employment associated with structural   property price growth   Damages of household assets   shifts towards a low‐carbon economy   Stock market returns  Market and liquidity   Re‐pricing of financial assets   Sudden re‐evaluation of carbon‐intensive  Market and bank funding and liquidity conditions  risks   Financial market volatility  assets and industries   Green finance   Increased economic volatility and  Monetary and   Monetary policy stance   Acute need for monetary stimulus  uncertainty regarding banks' balance  financial conditions   Availability of bank credit   Ability of banks to lend counter‐cyclically  sheets exposure to climate impacted  assets   Market prices of sovereign bonds and equities   Risk aversion towards carbon‐intensive  Risk appetite   Volatility of market prices   Investor risk aversion  assets and industries   Portfolio and FDI flows   Higher demand for green assets  5    The physical impacts of climate change affect the relative productivity of sectors and regions, which may  lead  to  shifts  away  from  activities,  sectors,  and  regions  that  are  most  affected  by  climate  change.  Agriculture  is  predicted  to  be  among  the  sectors  that  would  be  most  affected  by  climate  change,  where  changes  in  the  frequency  and  intensity  of  extreme  weather  events  and  changes  to  temperature  and  precipitation patterns will have significant impacts on the productivity of particular crops and areas. Sea‐ level rise is also expected to have major impacts on the productivity of low‐lying coastal areas, including  through  flooding  and  saline  contamination.  Potential  reactions  to  these  developments  include  the  pre‐ emptive switch to more resilient, but typically lower yield crops, the intensification of agricultural inputs  to maintain production, and the movement of people from agriculture to other activities.   Countries  that  are  highly  dependent  on  a  limited  number  of  export  products,  such  as  tourism,  fish,  and  copra for many small island economies, or agricultural exports in many African countries, are particularly  vulnerable to even small changes in relative prices or comparative advantages. If their main sector is lost,  it is extremely difficult for them to diversify into other products and “reinvent” themselves.    However, sectoral impacts of climate change can be complex. For example, if climate change reduces the  physical yield of a particular crop, the price of the crop may increase, potentially more than offsetting the  decline  in  physical  yield.  This  is  indeed  a  likely  outcome  for  food  production:  while  climate  change  is  expected to reduce physical agricultural productivity, the low elasticity of food consumption means that  prices  may  increase,  making  agriculture  a  more  productive  (in  economic  terms)  activity  (although  relocation  of  agricultural  activity  to  regions  less  impacted  by  climate  change  would  still  be  expected).  In  this case, the impact of climate change would fall on consumers in the form of higher food prices.   Internal  and  international  migration  will  accompany  these  changes,  leading  to  shifts  in  labor  supply  (Carleton  and  Hsiang,  2016).    Burzynskia  et  al.  (2019)  estimate  that  climate  change  will  induce  the  voluntary and forced displacement of 100 million to 160 million workers (200 million to 300 million climate  migrants of all ages) over the course of the 21st century.  To the extent that climate change also results in  conflict, the numbers of climate migrants could be significantly higher.  The cost of climate adaptation and mitigation measures is high and risks crowding out other investments  and consumption. Climate change adaptation entails public and private expenditure on reduction and  prevention of physical risks, preparation, and restoration (GCA, 2019). UNEP (2016) estimates the global  annual cost of adaptation to range from US$140 billion to US$300 billion by 2030 and from US$280  billion to US$500 billion by 2050. Rozenberg and Fay (2019) show that annual spending on new  infrastructure to the tune of 4.5 percent of GDP would “enable LMICs to  achieve  the  infrastructure‐related  Sustainable  Development  Goals  and  stay  on  track  to  limit  climate  change  to  2°C.  Such  defensive  expenditure  (Olson,  1977)  has  to  be  undertaken  by  all  economic  agents  (public, private and financial sectors, households), crowding out productive investment or consumption,  and thus directly affecting the growth outlook and welfare of a society.   A  low‐carbon  transition  (LCT)  brings  qualitatively  new  macrostructural  challenges  to  countries  that  rely  on  fossil  fuels’  value  chains.  An  LCT  carries  the  possibility  of  a  structural  decline  in  fossil  fuel‐based  industries,  with  associated  systemic  risks  to  the  countries,  firms,  financial  institutions,  and  communities  that  depend  on  them.   This  low‐carbon  transition  risk,  recognized  by  financial  sector  regulators,4  can  be                                                               4  See for example: Carney, M. (2015), Bank of England (2018), ESRB Advisory Scientific Committee (2016), DG Trésor,  Banque de France and ACPR (2017), European Central Bank (2019), Regelink et al. (2017) or Schotten et al. (2016).  6    conveyed  to  fossil‐fuel  dependent  countries  through  many  intertwined  channels  of  impacts,  such  as  disruptive clean technologies, policies to address environmental problems, and shifts in public sentiments.   Innovation  and  green  growth.    The  projected  negative  impacts  of  climate  change  and  the  need  to  transition  towards  a  low  carbon  economy  also  serve  as  an  important  stimulus  for  innovation  and  economic growth (Gruebler et al., 2002). Investment in R&D on low‐carbon technologies is an important  element of climate mitigation efforts and has already generated significant innovation in recent decades.   Key  elements  of  a  growth  agenda  that  holds  the  prospect  of  delivering  economic  growth,  development  while  meeting  climate  objectives  would  include  the  following  (The  New  Climate  Economy,  2018):  clean  energy  systems;  smarter  urban  development;  sustainable  land  use;  wise  water  management;  and  a  circular economy.  Economic growth  There  is  large  uncertainty  and  disagreement  on  the  economic  costs  of  climate  change.  One  of  the  main  tools  to  assess  the  economic  cost  of  climate  change  is  Integrated  Assessment  models  (IAMs).  They  seek  to  estimate  the  potential  economic  losses  due  to  climate  change  as  well  as  the  impact  of  mitigation  measures on GDP. For example using an IAM, Nordhaus (2017) projects that by 2100, ..”the damages are  2.1% of global income at a 3°C warming, and 8.5% of income at a 6°C warming.” While IAMs tend to find  small impacts on GDP, other approaches such as projections based on the aggregation of micro‐evidence  on the impact of climate change have generated more pessimistic results. For example Hsiang et al (2017)  estimate  that  for  the  United  States,  “..the  very  likely  (5th  to  95th  percentile)  range  of  losses  at  1.5°C  of  warming  is  −0.1  to  1.7%  GDP,  at  4°C  of  warming  is  1.5  to  5.6%  GDP,  and  at  8°C  warming  is  6.4  to  15.7%  GDP annually.” Economic losses arising from the implementation of climate mitigation measures needed  to provide a two‐thirds (66 percent) chance of achieving the 2 percent goal are estimated at between 2.9  and 11.4 percent of consumption by 2100 (NGFS 2019a).  There  is,  however,  increasing  recognition  that  existing  models  may  significantly  underestimate  the  economic  impact  of  climate  change  and  overestimate  the  cost  of  mitigation  measures  (Stern,  2016).  In  particular, most current models fail  to consider the  catastrophic and irreversible impacts of  unmitigated  climate‐change  which  could  be  triggered  by  the  crossing  of  global  and  local  tipping  points  (Box  1).  The  mounting  evidence  on  the  impact  of  climate  change  on  factors  of  production  is  either  not  or  only  inadequately included in IAMs through damage functions. Therefore, IAMs are not able to capture direct  economic  growth  impacts  of  climate  change.  Similarly,  most  IAMs  do  not  account  for  the  distributional  impacts  of  climate  change  and  their  potentially  severe  consequences  in  terms  of  migration  and  conflict.  There is also considerable debate on the appropriate discount rate, where higher discount rates give less  weight to the welfare of future generations.  In addition, accumulating micro‐evidence provides a better  understanding of the impacts of climate change on productivity. For example, natural hazards and higher  temperature  have  a  negative  impact  on  children’s  physical  and  cognitive  development  (through  undernutrition  and  stress)  and  educational  achievement  (because  learning  is  more  difficult  in  high  temperatures and because children tend to drop out of schools in disaster aftermaths and in response to  reduced  agricultural  yields).  There  is  also  a  direct  link  between  temperature  and  outdoor  labor  productivity (e.g., for agriculture or the construction industry) (Hallegatte et al., 2016).      7      Box 1. The risk of tipping points  The  damages  from  climate  change  are  rising  and  may  spiral  out  of  control.  Scientifically,  there  is  “very  high  confidence  in  the  potential  for  state  shifts”  (U.S.  Global  Change  Research  Program,  2017)  in  which  the  climate  system  passes  tipping  points  to  unleash  positive  feedback  mechanisms  of  escalating  damages,  meaning  that  beyond  certain  threshold  warming  levels,  the  costs  of  climate  change  may  accelerate  abruptly.  If  human  action  increases earth’s temperature beyond certain levels, these increases may trigger positive feedback mechanisms  in  the  climate  system  which  cause  additional,  autonomous  warming.  This  additional  warming  may  spiral  out  of  control, implying that these tipping points could be points‐of‐no‐return. Such tipping points could be the melting  of the Antarctic and Greenland ice shields or a shift in the El‐Nino Southern Oscillation.    In addition to global tipping points, there is also the risk of local tipping points where local limits to adaptation  (limits to the adaptation of local eco systems or human beings) are crossed. Examples of such local tipping  points would be that summer temperatures in the Gulf countries become too high for human being to survive  outside, or the death of the local forests due to fires in California or the Russian Federation. Even though such  local tipping points are less dramatic than global tipping points and geographically contained, such local tipping  points may be crossed earlier and the impacts difficult to manage for individual countries.    It is critical to avoid crossing climate tipping points. At which levels of temperature increases these tipping points  lie is not certain; based on the scientific consensus (e.g., IPCC, 2014), the international community has agreed to  translate its objective to “avoid dangerous anthropogenic interference with the climate system” (UNFCCC, 1992,  Art.  2)  into  the  commitment  to  contain  global  warming  to  “well  below  2°C”  (Paris  Agreement  2015).  From  a  macroeconomic  perspective,  the  concept  of  a  tipping  point  is  familiar.  It  is  important  to  contain  the  risk  of  unleashing crises, knowing that, once triggered, a crisis can be much more expensive to stabilize than the costs of  policies  to  prevent  it.  For  climate  change,  stabilization  might  even  be  impossible  (IPCC,  2014),  leading  to  a  fat‐ tailed probability distribution of disastrous outcomes (Weitzman, 2009), so there is a clear logic of avoiding such  tipping points.    A  particular  shortcoming  of  IAMs  is  that  they  typically  do  not  include  money,  finance,  and  banking.   As  pointed  out  by  Farmer  et  al.  (2015),  this  may  be  a  significant  shortcoming,  as  “…  the  financial  sector  is  crucial for understanding cycles of economic activity and hence climate change emissions and mitigation  policies.”    This  also  omits  the  potential  impacts  of  stranded  assets  and  the  increasing  role  of  climate  finance  for  green  projects.  Work  is  underway  to  address  the  shortcoming  of  IAMs  (e.g.,  Piontek  et  al.,  2018; Burke et al., 2015; or Mittnik et al., 2019).  The focus on  aggregate GDP losses also fails to take into account important distributional aspects of the  economic  impacts  of  climate  change.  GDP  impacts  at  the  global  level  do  not  capture  well  what  happens  in poor countries (and  to poor people in all countries). Tropical  countries are projected to feel the brunt  of  climate  change  impacts  and  the  poor  in  developing  countries  tend  to  be  more  exposed  to  and  have  only  very  limited  means  to  deal  with  climate  change  risks.    Climate  change  thus  slows  down  poverty  reduction,  but  the  disproportional  effect  on  poor  countries  and  on  the  poor  can  also  magnify  negative  impacts on economic growth.  While better off countries and people are better equipped to recover from  climate  impacts,  the  poor  typically  lack  this  ability  and  temporary  impact  can  have  permanent  effects,  if  for example these temporary effects result in children quitting school or households having to sell income  earning assets.  A successful transition to a low‐carbon economy will not only avert the negative impact of climate change  but  can  become  a  new  engine  of  growth  for  the  21st  century.   Regarding  climate  mitigation  measures,  8    most  estimates  of  their  cost  do  not  consider  the  potential  positive  impacts  that  a  shift  to  a  low  carbon  economy could entail, including the possibility of positive impacts on low‐carbon related innovation as a  source of cost reductions and an engine of growth. The New Climate Economy (2018) estimates that bold  action could yield a direct economic gain of US$26 trillion through 2030 compared to a business as usual  scenario.  The OCED (2017) estimates that the combination of economic reforms with ambitious climate  policies  could  spur  economic  growth  in  the  G20  countries  by  2.8  percent  (or  4.7  percent,  if  the  avoided  climate impacts are taken into account).  Fiscal linkages  What are the impacts of climate change on the public sector?  Physical  impacts  of  climate  change  generate  significant  revenue  and  expenditure  pressures  and  add  uncertainty  to  fiscal  management.   Climate‐related  risks  can  affect  public  sector  balance  sheets  in  many  ways,  some  of  which  are  illustrated  in  Table  2.   For  example,  physical  risks  will  have  a  direct  impact  on  fiscal  revenue  by  hurting  the  revenue  base,  on  public  expenditure  for  outlays  on  disaster  relief  and  reconstruction, or on the net‐income of SOEs if their activities are impacted by natural disasters.    However,  even  in  the  slow  onset  scenario,  long‐term  impacts  of  climate  change  can  have  immediate  impacts on fiscal management and sustainability. To the extent that climate change is expected to impact  a  country’s  growth  trajectory,  this  can  have  an  impact  on  the  country’s  debt  sustainability,  borrowing  space, and borrowing cost.   Transition risks are particularly high for countries that generate a significant share of public revenue from  carbon  intensive  industries.   Lower‐income  and  conflict‐affected  oil  and  gas  exporters  (mostly  in  Africa  and  the  Middle  East)  are  more  vulnerable  and  less  able  to  manage  an  LCT.  They  have  not  yet  converted  hydrocarbon  rents  into  other  sources  of  export  revenues  needed  to  grow  and  diversify.  They  also  often  face  major  challenges  attracting  commercial  investors  and  raising  affordable  finance,  although  some  of  them, for example, Mozambique and Ghana, have heavily borrowed against expected extractive revenues  and are already burdened with the high cost of debt service (Cust, J. and D. Mihalyi, 2017). Climate policy  leaders could help these countries adjust to an LCT through technology, financial cooperation, and trade  agreements  that  would  provide  them  with  revenue  visibility  to  invest  in  low‐carbon  growth  and  diversification.  Coal  producers  and  users  face  local  and  social,  rather  than  national  and  systemic,  challenges.  Unlike  oil  and  gas  exporters,  even  the  largest  coal  producing  countries  do  not  depend  on  coal  revenues  and  rents  for  national  growth  and  prosperity,  so  the  macro‐fiscal  risk  of  low‐carbon  transition  to  coal  countries  is  small. The value of coal per energy unit is simply too small to generate foreign exchange large enough to  cause Dutch disease. However, some regions that depend on coal mining to create jobs and local income  face  social  challenges  because  of  sticky  “stranded  labor”  and  disrupted  cultural  identities  (Stanley  et  al.  2018; Sartor, 2018). Stranded assets are less of a problem in coal producing countries because coal mining  has traditionally been more labor intensive, rather than capital intensive. The systemic risk of an LCT can  be transmitted through overreliance on coal‐fired electricity generation (as is the case in Botswana, China,  India,  Kosovo,  Mongolia,  Poland,  Serbia,  and  South  Africa).  Coal  mining  in  OECD  countries  is  already  a  declining  industry  that  is  experiencing  massive  structural  changes,  asset  repricing,  and  bankruptcies.  However,  Australian  and  Asian  coal  producers  are  not  yet  fully  affected  by  an  LCT  due  to  the  robust  demand for coal in Southeast Asia and Africa. Coal‐dependent industrial sectors, such as iron and steel or  9    cement, are more resilient to LCT impacts because substituting for coal as the feedstock in manufacturing  processes is more difficult than in electricity generation.  Table 2. Climate change risks for the public sector       Source: Pigato (2019)  What is the role of the public sector in addressing climate change?  Fiscal  instruments  are  a  critical  and  necessary  component  of  the  package  of  policies  needed  to  reduce  emissions.  The  IPCC  (2018)  finds  that  by  2030,  GHG  emissions  must  be  45  percent  lower  than  the  levels  in  2010  to  contain  the  global  temperature  increase  to  1.5°C.  However,  markets  cannot  deliver  the  required mitigation on their own due to market failures. Fiscal tools, such as: (i) price policies (e.g.,  carbon  taxation,  subsidies  for  mitigation  action  and  low‐carbon  investment);  (ii)  spending  and  investment;  and  (iii) public guarantees to secure private‐sector participation, are critical.  Carbon pricing seeks to ensure that the social cost of GHG emissions is captured in energy prices through  carbon taxes, cap and trade schemes, or a combination thereof. Carbon taxes represent an efficient means  to  reduce  carbon  emissions  while  collecting  revenues,  generating  significant  development  co‐benefits,  such  as  improved  air  quality  and  public  health  or  reduction  in  traffic  congestion  and  road  accidents  (Pigato,  2019).  The  World  Bank’s  State  and  Trends  of  Carbon  Pricing  2019  report  indicates  that  by  mid‐ 2019, 57 carbon pricing initiatives were either being implemented or scheduled for implementation. They  consist  of  28  ETSs  in  regional,  national  and  subnational  jurisdictions,  and  29  carbon  taxes,  primarily  applied on a national level.  So far, 96 countries have indicated that they are planning or considering the  use of carbon pricing as a tool to meet their commitments under the Paris Agreement.   Environmental  tax  reforms  (ETR)  which  combine  environmental  taxes,  expenditure  policies  and  supplementary policies are an effective tool to pursue climate objectives (Figure 3).  ETRs emphasize that  the  revenue  generated  through  carbon  taxes  can  be  used  to  reduce  other  taxes  that  have  a  negative  10    impact  on  the  economy’s  competitiveness  (tax  shifting),  fund  adaptation  and  mitigation  measures,  or  increase  socially  targeted  transfers  and  services  to  ensure  that  lower  income  households  do  not  experience a decline in well‐being through the increase in carbon taxes.  Figure 3. Environmental tax reforms    Source: Pigato (2019)  A  range  of  complementary  policies  and  measures  are  necessary  to  achieve  global  climate  targets.  Complementary policies that the world’s largest economies implement to mitigate global environmental  challenges  include  direct  regulations,  such  as  low‐carbon  fuel  and  product  standards  (for  example  in  California  and  EU);  infrastructure  investments,  especially  in  power  and  transport  sectors,  and  new  networks that lock‐in new clean technologies offer increasing returns to scale; and softer measures, such  as  labeling,  and  information  campaigns,  can  speed  up  consumers’  and  investors’  behavioral  response  to  policy incentives. The use of several policy levers for climate mitigation not only helps to address different  aspects of climate mitigation, but they also often mutually reinforce each other. For example, Avner et al  (2016)  show  that  investments  in  public  transit  can  double  the  price  elasticity  of  transport  carbon  emissions,  implying  that  public  investments  can  make  pricing  solutions  twice  as  efficient.  In  addition,  countries implementing unilateral climate policies are increasingly considering border carbon adjustment  measures to protect their trade‐exposed energy‐intensive industries from unfair competitiveness effects  of  asymmetric  climate  policies.5  Trade  measures  would  especially  adversely  affect  export  of  manufacturing products and services with a high footprint of GHG emissions. It cannot be ruled out that                                                               5   See  Economists’  statement  on  carbon  dividends  (The  Wall  Street  Journal,  January  17,  2019)  or  the  mission  letter  from Ursula von der Leyen, President‐elect of the European Commission to Phil Hogan, Commissioner‐designate for  Trade (European Commission, September 10, 2019).  11    a group of large countries will even consider plain trade sanctions to encourage noncooperating countries  to share the burden of the global effort to stabilize the climate (Nordhaus, 2015).  Public  (as  well  as  private)  spending  on  climate  adaptation  carries  high  returns.  According  to  the  GCA  (2019), the overall rate of return on adaptation investments is very high, with benefit‐cost ratios ranging  from  2:1  to  10:1,  and  in  some  cases  even  higher.  Priority  investments  need  to  focus  on  key  systems  affected by climate change, namely, food, water, the natural environment, cities, infrastructure, disaster  risk  management,  and  finance  (Global  Commission  on  Adaptation,  2019).  Also  these  costs  are  expected  to rise over time, partly because greater warming causes disproportionately greater damages and partly  because  “the  physical  and  socioeconomic  impacts  of  compound  extreme  events  (such  as  simultaneous  heat  and  drought,  wildfires  associated  with  hot  and  dry  conditions,  or  flooding  associated  with  high  precipitation  on  top  of  snow  or  waterlogged  ground)  can  be  greater  than  the  sum  of  the  parts.”  (U.S.  Global Change Research Program, 2017).  What needs to be done?  The key fiscal policy action for climate mitigation is to use environmental tax reform (ETR) to align energy  prices  to  fully  reflect  climate  externalities.  For  such  policy  action  to  be  effective  in  mitigating  climate  change,  it  is  necessary  to  increase  the  number  of  countries  that  implement  ETR,  as  well  as  to  adjust  environmental taxes to ultimately cover the social cost of greenhouse gas emissions.  As the physical and transition risks of climate change add to countries’ fiscal vulnerabilities, strengthening  fiscal resilience is essential. Enhancing the financial resilience of the public sector requires a combination  of  purchasing  insurance,  enlarging  sovereign  borrowing  space,  and  building  financial  buffers  (Nishizawa  et al., 2019).  In addition, implementing measures that enhance the flexibility of revenue and expenditures  to adjust to external shocks is also important to reduce fiscal stability risks.  A  range  of  financing  instruments  will  need  to  be  mobilized  to  accommodate  climate  change‐related  financing  needs.  Financing  needs  for  climate  adaptation  and  mitigation  are  large,  requiring  comprehensive financing strategies.  Such strategies would: (i) consider priorities for public financing and  options  for  private  sector  solutions;  (ii)  examine  increasing  revenue,  especially  through  environmental  taxes;  (iii)  mainstream  climate  change  considerations  into  the  design,  appraisal,  and  selection  of  public  investment projects; and (iv) examine the scope and rationale for the use of debt financing.  Given that climate‐related risks can generate significant fiscal risks, governments should incorporate and  quantify  climate‐related  risks  into  the  fiscal  risk  statements  that  accompany  the  budget  presentation  (Pigato, 2019).  Enhanced analysis and transparency of climate related risks in the budget process would  enable  decision  makers  to  make  informed  decisions  on  fiscal  sustainability  and  climate  actions.  It  would  also enable decision makers to provide important information on fiscal risks to other economic agents.  Monetary linkages  What are the impacts of climate change on monetary policy?  Climate  change  creates  challenges  for  monetary  policy  as  it  adds  significant  volatility  and  uncertainty  to  the  economic  outlook.   Climate  change  and  climate  policies  create  temporary  and  permanent  primarily  supply‐side  shocks  to  the  economy,  affecting  both  output  and  prices  (McKibbin  et  al.,  2017).  However,  12    demand  for  money  and  credit  is  also  impacted.   Research  on  the  interactions  between  climate  change,  climate policies, and monetary conditions and management is relatively nascent.   The  impact  of  climate  change  on  economic  growth  and  structural  transformation  affects  a  range  of  variables that are typically monitored and targeted by monetary policy instruments.  These include credit  spreads, precautionary savings, real interest rates, and financial instability, which in turn affect inflation,  often the target of monetary policy.    What is the role of monetary policy in addressing climate change?  Monetary  policy  should  take  into  account  climate‐related  risks,  as  the  implications  for  the  achievement  of monetary  policy objectives are significant.   Most  monetary authorities are charged with  pursuing one  or  several  policy  objectives  (macro‐economic  stability,  economic  growth,  inflation,  or  employment  targets)  through  the  use  of  monetary  policy  instruments.    Many  Central  Banks  have  thus  invested  significant  resources  to  understand  the  economic  impact  of  climate  change  on  these  objectives.  In  comparing  the  impact  of  climate  change  to  other  forces  that  affect  economic  outcomes,  Guy  Debelle  (2019),  Deputy  Governor  of  the  Reserve  Bank  of  Australia  notes,  “…  few  of  these  forces  have  the  scale,  persistence, and systemic risk of climate change.”   McKibbin  et  al.  (2017)  highlight  the  importance  of  choosing  climate  and  monetary  policies  jointly,  given  important  interactions  between  the  two  sets  of  policies.   They  note  that  the  impacts  of  climate  change  tend  to  have  opposite  impacts  on  inflation  and  output.   As  such,  a  monetary  policy  rule  that  targets  the  level or growth of nominal income instead of inflation may achieve superior outcomes as it incorporates  both real economic conditions and inflation, while being a less volatile aggregate than a price index. Such  a policy rule would also be more suitable in an environment of increased uncertainty, where it is difficult  to forecast output gaps and inflation. Economides et al. (2019) show that losses due to climate shocks are  smaller  under  a  flexible  exchange  rate  regime  than  under  a  fixed  exchange  rate  regime.   In  addition,  a  flexible exchange rate regime provides Central Banks with greater scope to deal with increased volatility  due  to  climate  shocks.  There  are  also  important  interactions  between  the  design  of  climate  policy  and  monetary  policy.   In  particular,  a  cap  and  trade  scheme  is  associated  with  greater  price  volatility  which  makes inflation forecasting more difficult.  A carbon tax or a hybrid between a cap and trade scheme and  a carbon tax may thus be preferable (McKibbin et al., 2017).   As Central Banks typically hold large asset portfolios, adequately assessing and reflecting climate risks in  their portfolios is critical to reducing their exposure to climate risks. Improved assessment of climate risk  in Central Bank portfolios could also affect the price of carbon intensive assets and provide incentives for  investors to increase their portfolio allocation to low carbon assets (Krogstrup et al., 2019).   A more direct intervention to foster climate change mitigation efforts would include the explicit targeting  of  low  carbon  assets  in  Central  Banks’  asset  sales  and  purchases.  However,  such  interventions  are  often  constrained by Central Banks’ narrow mandates and could risk politicizing these institutions (Krogstrup et  al., 2019).        13    Financial sector linkages  Overview  How do climate‐related financial risks compare to other financial vulnerabilities?  Climate change is an increasingly recognized source of risk to the financial sector. Climate‐related physical  and  transitions  risks  have  significant,  adverse,  direct  and  indirect  impacts  on  the  financial  sector,  which  manifest  themselves  in  both  sudden  and  gradual  ways.  Over  50  central  banks  and  supervisory  agencies  have  come  together  to  form  the  Network  for  the  Greening  of  the  Financial  System  (NGFS)  aiming  to  manage climate change risks and support the transition to a low‐carbon economy (NGFS 2019).  Climate‐related  financial  risks  are  distinct  from  other  financial  vulnerabilities  –  they  are  structural  and  shrouded in uncertainties and data gaps. Climate risks differ from other financial sector vulnerabilities in  their  potentially  systemic  and  irreversible  nature  (Bank  of  England  2018).  Moreover,  there  are  deep  uncertainties  and  data  gaps  regarding  the  impact  and  timing  of  transition  and  physical  risks  on  the  financial sector, as well as their interactions with the broader economy. Climate‐related risks may still be  underpriced  if  they  materialize  beyond  investor  horizons,  are  not  adequately  measured  and  disclosed,  and  when  social  and  environmental  externalities  are  not  properly  accounted  for.  To  reduce  information  asymmetries,  the  Financial  Stability  Board  created  the  private‐sector  led  Task  Force  on  Climate‐related  Financial  Disclosures  (TCFD)  to  provide  recommendations  for  comparable  and  consistent  disclosures  by  individual firms (both nonfinancial and financial) of the financial risks they face from climate change (TCFD  2017).   What are the impacts of climate change on the financial sector?  In light of these uncertainties, and due to the short time horizons of many investors, there is a significant  risk  that  climate‐related  financial  risks  are  not  yet  adequately  recognized  by  financial  markets.  Carbon‐ intensive  assets  and  fossil  fuel  reserves  may  become  obsolete  and  ultimately  stranded.  This  shift  could  occur gradually or abruptly, depending on policies, technology, and consumer preferences. In an adverse  scenario, the recognition of unusable carbon‐intensive assets is abrupt and amplified by underinvestment  in  low  carbon,  climate‐resilient  assets  and  technologies.  The  way  this  transition  unfolds  will  thus  have  important implications for financial institutions and markets. For example, in terms of only equity market  capitalization, oil and gas companies represent  nearly $5 trillion,  mostly held on financial sector balance  sheets.6  Figure 4. Impacts of climate risks on the financial sector                                                                 6  Bloomberg New Energy Finance.  14    Physical  and  transition  risks  for  the  financial  sector  manifest  themselves  through  four  financial  risk  channels, which impact physical and financial assets, thus affecting financial sector balance sheets (Figure  4):   Operational risk. This includes damages to financial infrastructure, branches, and office buildings  (physical risks) as well as reputational impacts of not adjusting to “green” investment policies and  potential green‐washing (transition risks).     Market and liquidity risk.  The re‐assessment of financial projections and risk  premia will impact  asset valuations. This re‐assessment could trigger pro‐cyclical materialization of losses and tighter  funding  and  liquidity  conditions,  particularly  when  it  is  due  to,  for  example,  a  disaster  (physical  risks) or a sudden policy, technology, or consumer preferences shock (transition risks). Droughts  and  disasters  (physical  risks)  as  well  as  necessary  shifts  in  the  energy  mix  (transition  risks)  may  drive up commodity and energy prices.    Credit  risk.  Borrower  repayment  capacity  could  be  adversely  affected  due  to,  for  example,  damages (physical risks), higher energy prices or lower productivity (physical and transition risks).  Lower  collateral  prices  amplify  credit  risk,  particularly  when  uninsured.  The  quality  of  credit  exposures to carbon‐intensive sectors may deteriorate (transition risks). In carbon‐intensive and  natural  disaster‐prone  economies,  sovereign  credit  risks  could  adversely  interact  with  the  financial sector risks.   Underwriting  risk.  Physical  risks  can  impede  pricing  accuracy  of  (re‐)insurance  liabilities  causing  losses to insurers, raising premiums or even rendering some activities or geographies uninsurable,  which  would  raise  fiscal  costs  as  governments  would  be  forced  to  backstop  losses.  Lower  availability of insurance may have important repercussions on investments and loans.  Climate‐related financial risks may weaken financial  sector balance sheets and  induce or amplify macro‐ financial risks, particularly in the case of shocks. Such shocks could stem from disasters or sudden changes  in  policy,  technology,  or  consumer  preferences.  The  resulting  financial  sector  losses  and  volatility  in  financial  and  commodity  markets  can  adversely  impact  funding,  liquidity,  and  lending  conditions  and  weaken  financial  sector  balance  sheets,  giving  rise  to  negative  feedback  loops  with  macro‐fiscal  implications.  Emerging markets and developing economies may  be particularly affected,  given  that their  financial markets are less resilient to such shocks.  The  impact  of  climate  change  risks  on  housing  poses  a  particular  risk  for  the  financial  sector.  Housing‐ related  loans  represent  a  large  share  of  bank  balance  sheets,  and  housing  prices  are  affected  both  by  climate  policies  (e.g.,  policies  to  favor  public  transit  could  lead  to  price  changes  in  remote  suburbs  dependent  on  individual  cars)  and  climate  impacts  (e.g.,  coastal  areas  in  places  like  Florida  are  seeing  a  decrease in housing prices as the vulnerability to sea level rise and hurricanes becomes better priced).  What is the role of the financial sector in addressing climate change?  The financial sector should play a central role in making financial flows more consistent with the transition  towards a climate‐resilient and low‐carbon economy and managing associated risks. The financial sector  is  the  economy’s  main  engine  to  allocate  resources  to  their  most  productive  use  and  to  distribute  risks  efficiently. In light of a sizeable climate finance gap and public finance constraints, it is hence incumbent  on  the  financial  sector  to  redirect  financial  flows  to  better  align  them  with  this  necessary  economic  transition.  The  ability  of  the  financial  system  to  support  this  transition  is  underpinned  by,  inter  alia,  15    adequate  price  signals  to  appropriately  reflect  risks  in  financial  markets  to  inform  risk  management,  investment, lending, and insurance underwriting decisions.  Box 2. Examples of estimated climate‐related losses, from the academic literature    Financial Institutions   Transition  risks.  Delis  et  al  (2019)  find  that  recently  banks  price  climate  policy  exposure  to  syndicated  loans  to  fossil  fuel  firms.  Vermeulen  et  al.  (2019)  stress  tests  transition  risks  for  industry  exposures  by  Dutch  banks,  pension  funds  and  insurance  companies.  The  results  suggest  that  the  regulatory  capital  (CET1)  ratio  of  banks  could  decrease  by  4  percentage  points  due  to  abrupt  changes  in  policy  and  technology.  For  pension  funds  and  insurers,  the  study  estimates  a  potential  loss  of  up  to  10  percent  of  bond  and  equity  values.  By  introducing  the  element  of  contagion  and  feedback  loops  in  the  financial  sector, Battiston et al. (2017) find even more severe impacts for a set of European banks from an abrupt  energy transition.     Physical risks. For a sample of 160 countries, Klomp (2014) finds that weather‐related and other natural  disasters increase the likelihood of a bank’s default. Noth and Schüwer (2018) find evidence for impacts  on  non‐performing  loans  and  foreclosure  rates  for  US  banks  operating  in  disaster‐prone  regions.  Brei,  Mohan,  and  Strobl  (2019)  document  that  following  a  hurricane  strike,  banks  in  the  Eastern  Caribbean  face deposit withdrawals and negative funding shocks. Regelink et al. (2017) model the impact of severe  flood scenarios on mortgages, commercial real estate, and SME loan portfolios of Dutch banks, predicting  several billion in financial losses.    Asset prices   Transition risks. Bernardini, et al. (2019) show that, following the progressive introduction of economic  incentives  by  the  European  Union  to  stimulate  investment  in  renewable  energy,  the  profit  of  electric  utility companies using non‐renewable energy inputs fell sharply.     Physical risks. Kruttli et al. (2019) find that within the 120 trading days after the landfall of a hurricane,  the  stock  returns  for  firms  operating  in  the  disaster  region  are  significantly  lower  than  the  returns  of  other  firms  in  the  United  States.  Duan  and  Li  (2019)  find  that  unusually  hot  weather  in  US  counties  is  associated with a mortgage volume reduction by 7 percent. The effect is greater for counties with higher  awareness of climate change, counties more exposed to the risks of sea‐level rise, and during periods of  elevated media attention.       Banks  What are the impacts of climate change on the banking sector?  The  physical  impacts  of  climate  change  can  lead  to  heightened  operational,  credit,  market,  and  liquidity  risks for banks. The limited empirical literature provides some evidence for the materiality of the impact  of  physical  risks  on  banks  (Box  2).  Climate  change‐induced  weather‐related  shocks  could  trigger  losses  due  to  higher  defaults  and  lower  collateral  valuations  –  particularly  if  uninsured.  Agricultural  and  real  estate exposures could be at particular risk from weather related shocks. Liquidity could also tighten, due  to  lower  savings  and  higher  withdrawals  as  demand  for  cash  surges.  Weather‐related  shocks  can  also  damage payment systems and bank branches.  Exposures to carbon‐intensive sectors and assets create material transition risks for banks. Given the lack  of  historical  precedent  on  how  these  risks  manifest  themselves,  studies  are  beginning  to  estimate  16    potential transition impacts using scenario analysis and stress testing models. Banks are facing risks from  loan and investment exposures to highly  carbon intensive sectors, as well as non‐sustainable real estate  exposures,  including  sizable  mortgage  portfolios  that  are  tied  to  buildings  with  a  low  energy  efficiency  scores  (Regelink  et  al.,  2017;  DNB,  2019).7  If  credit  and  market  portfolio  exposures  to  carbon‐intensive  sectors  are  mostly  short  term  in  nature,  banks  may  have  the  ability  to  adapt  smoothly  to  a  low‐carbon  economy  ‐  given  alternative  investment  opportunities  are  available.  Providing  finance  for  carbon‐ intensive  industries  and  assets  also  exposes  banks  to  reputational  risks,  in  the  face  of  changing  public  opinion.   What is the role of banks in addressing climate change?  Not only does climate change affect risks in the banking sector, it also provides opportunities for banks to  contribute,  and  therewith  profit  from,  a  transition  to  a  climate‐resilient  and  low‐carbon  economy.  IFC  (2019)  estimates  that  there  is  a  US$23  trillion  investment  opportunity  until  2030  for  a  group  of  23  emerging markets from implementing their Nationally Determined Contributions to the Paris Agreement  (NDCs).  Identified  opportunities  include  those  in  real  estate,  transport,  renewable  energy,  and  energy  efficiency. To reach necessary investment volumes, IFC estimates that bank balance sheets need to ‘green’  from around 7 percent today, to 30 percent in 2030 (Stein et al., 2018). Significantly expanding green loans  will  be  important  to  reach  this  target.  Though  still  small  in  overall  volume  and  not  well  tracked,  green  credit flows are increasing. The 7 percent of green credit in the portfolios of Sustainable Banking Network  (SBN)  members  currently  represents  an  estimated  $3  trillion.  However,  SBN  estimates  that  with  the  30  percent  green  assets  goal  and  current  growth  in  membership,  green  SBN  assets  will  be  valued  at  $15  trillion by 2030.  What needs to be done?  Banks need to build capacity and integrate climate factors into all aspects of their operations. This includes  integrating risks and opportunities relevant to climate change and the energy transition in bank strategy,  risk  management  procedures  and  pricing  models,  governance  structures,  disclosure  practices,  and  loan  origination processes.   During the 2019 United Nations General Assembly, The Principles for Responsible Banking were launched.  Under this initiative, 130 financial institutions, representing US$47 trillion in 49 countries, have committed  to standards which better align their business activities with sustainability goals.  Policymakers and supervisors need to play a key role in supporting better management of climate‐related  financial risks:    Risk  surveillance.  Supervisors  should  map,  quantify,  and  monitor  climate‐related  financial  risks,  including  through  developing  and  implementing  macro‐level  stress  testing  methodologies.  Impacts  on  the  micro‐finance  sector  should  also  be  studied.  Anecdotical  evidence  suggests  that  micro‐finance  institutions,  and  the  community‐based  lending  system  it  relies  on,  face  significant  climate risks.   Supervisory  approaches.  Supervisors  should  integrate  identified  risks  in  supervisory  approaches  and  potentially  prudential  frameworks.  This  includes  requirements  regarding  risk  management,                                                               7  In a recent bulletin, DNB (2019) highlighted the materiality of energy efficiency certificates for housing prices in the  Netherlands.   17    governance, and disclosure of climate risks. Moreover, supervisors should monitor and supervise  the  uptake  of  such  requirements  and  the  integration  of  climate  risk  management,  governance,  and  disclosure  into  their  supervisory  scoring  models.  Discussions  have  also  emerged  on  how  climate  risks  should  be  assessed  under  the  Basel  3  framework,  including  the  supervisory  review  process  (pillar  2),  which  allows  for  additional  capital  charges  in  the  case  of  risky  exposures.  Whether risk  weights (pillar 1) should be adjusted  to account for  climate‐specific risks of certain  exposures,  is  an  area  that  supervisors  are  currently  cautiously  reviewing  (UNEP  Financing  Initiative, 2014).    Crisis  management  frameworks.  Existing  frameworks  appear  poorly  suited  to  address  climate  risks, however research on this is limited. Regulators from countries that frequently deal with the  impacts  of  natural  hazards  (e.g.,  Philippines),  have  issued  specific  guidance  to  banks  in  the  aftermath of high‐impact natural disasters.   Disclosure and taxonomies. There is a  need for internationally  comparable disclosure standards  for  climate  risks.  Firms  should  be  encouraged  to  disclose  in  line  with  the  FSB  TCFD  framework.  Moreover, there is a need  for the development of  taxonomies  that would help  to identify green  and sustainable economic activities, as well as climate and environmental risks. Such taxonomies  can help financial institutions and regulators to measure green financial flows, assess and identify  risks, and label green financial products.   Green  policy  strategies.  Various  authorities  have  successfully  deployed  holistic  policies,  strategies, and instruments to expedite the greening of banking sectors (e.g., EU ‐ see Box 3, UK,  and China). Some regulators have also started to facilitate the development of green loan markets  (e.g.,  China,  Bangladesh).  Several  countries  are  exploring  ways  to  expand  the  role  for  national  development banks as catalyzers for green finance.  Box 3. EU Action Plan for Sustainable Finance    The  EU  Action  Plan  is  among  the  most  far  reaching  and  supported  by  legislative  actions,  compared  to  other  comparable  roadmaps.  In  order  to  reorient  capital  flows,  make  the  financial  sector  more  climate  resilient,  and  facilitate  transparency,  the  action  plan  lays  out  a  strategy  based  on  10  high‐level  actions.  These  actions  include  creating of a taxonomy, enforcing mandatory disclosure, and developing prudential requirements.    A technical expert group is tasked with implementing the plan. The group recently launched a draft version of the  sustainability taxonomy, which provides banks with a framework to identify and measure their portfolio allocation  to green assets.     The  Action  Plan  contemplates  climate‐linked  capital  requirements.  The  Commission  will  “explore  the  feasibility  of  recalibrating  capital  requirements  for  banks  (the  so‐called  green  supporting  factor)  for  sustainable  investments, when it is justified from a risk perspective, while ensuring that financial stability is safeguarded.”        18    Box  4.  Assessing  climate  risks  and  opportunities  in  the  Financial  Sector  Assessment  Program  (FSAP)    Recently,  the  World  Bank  and  the  IMF  began  to  pilot  assessments  of  the  impacts  of  climate  change  and  related  environmental  risks  and  opportunities  on  financial  sectors  as  part  of  the  Financial  Sector  Assessment  Program  (FSAP).  The  assessment  provides  financial  sector  policy  makers  and  supervisors  with  insights  on  climate‐related  risks, appropriate supervisory responses to those risks based on global good practices, and advice on how to foster  green finance.     Although  early  days,  and  not  public  yet,  the  first  pilot  assessments  in  Bangladesh  and  the  Philippines  provide  insights into the high materiality of, particularly, physical climate risks for these countries. In both cases weather‐ related disasters, particularly floods and cyclones, have led to the materialization of operational and credit risks  for banks. Institutions with exposures in rural and agricultural areas have been most affected. At the same time,  bank exposures in these two countries are heavily concentrated in urban areas, which are exposed to worst‐case  natural hazards that could put financial stability at risk.    Institutional investors  What are the impacts of climate change on institutional investors?  Institutional investors  – such  as  pension  funds  and life  insurance  companies  –  will  be  disproportionately  affected by climate change given their much longer‐term investment horizons. In addition to the climate  risks that affect financial stability, second‐tier impacts from climate change (such as food security, social,  and political unrest, and biodiversity loss) are likely to be nonlinear, characterized by tipping points, and  material  over  the  long‐term.  The  investment  strategies  of  institutional  investors,  therefore,  should  be  designed to manage long‐term risks.   EIU  (2015)  estimates  the  expected  losses  to  institutional  investors  at  $4.2  trillion  in  discounted,  present  value terms at 2015 prices. However, losses are much higher in more adverse scenarios. Notwithstanding  methodological uncertainties, the tail risks are estimated to be much larger, up to $43 trillion in a warming  scenario  of  6  degrees  Celsius,  and  using  lower,  public  sector  discount  rates.  In  the  latter  scenario,  estimated losses represent approximately 30 percent of the global stock of assets under management.  Evidence on the impact of climate change on various asset classes is still lagging – including on sovereign  bonds,  which  make  up  most  of  the  investment  portfolios  of  institutional  investors.  Without  clear  frameworks through which investors can assess climate risk to sovereigns, assets may be mispriced which  impedes institutional investors from effectively managing risks.  What is the role of institutional investors in addressing climate change?  Although  climate  change  poses  risks  to  institutional  investors’  portfolios,  it  also  provides  investment  opportunities  –  particularly  in  the  areas  of  mitigation  and  adaptation.  There  is  a  $2.5  trillion  annual  funding  gap  between  the  investment  flowing  to  sustainable  infrastructure  and  what  is  needed  to  meet  the Paris Agreement goal and the SDGs (UNCTAD 2019). Yet, despite owning almost $100 trillion in assets  (OECD 2019), institutional  investors jointly  contributed just 1% of  the $455 billion global  climate finance  flows in 2016 (Climate Policy Initiative 2018).      19    What needs to be done?  To  shift  more  capital  to  climate‐related  investments  –  particularly  in  emerging  markets  and  developing  economies  –  both  better  risk  management  and  new  investment  instruments  will  be  required,  and  both  the public and private sectors will have a role to play. Emerging markets and developing economies face  a lack of investment due to higher country risk, regulatory uncertainty, shallow local capital markets, and  the  absence  of  strong  local  investor  bases.  In  some  of  these  countries,  “brown”  investment,  such  as  in  coal plants, continues.  Relevant regulatory measures include:   Regulatory  frameworks.  Regulations  will  have  to  be  adapted  to  encourage  or  require  investors  to  incorporate  climate‐related  criteria  into  their  risk  assessments  as  part  of  their  fiduciary  duty,  as  documented  by  the  UN  Principles  of  Responsible  Investment  (UN  RPI  2015).  In  the  past  year,  some  regions  and  jurisdictions  have  imposed  requirements  and  responsibilities  of  institutional  investors  to  incorporate  environmental,  social,  and  governance  (ESG)  factors  into  their  investment  processes.  However,  other  jurisdictions  have  increased  regulatory  hurdles,  which  could  disincentivize,  or  create  barriers  for,  institutions  working  to  adapt  their  investment  processes.  Supervisors  should  follow  the  recommendations  issued  by  IOSCO  regarding  sustainable  financial  instruments  and  disclosure  requirements  of  ESG‐specific  risks.8  Regulators  should ensure the recommendations are enforceable and establish requirements for the offerings  of sustainable instruments. The requirements should include criteria for the use and management  of  the  funds  raised  and  the  processes  used  by  issuers  for  project  evaluation  and  selection  (IOSC  2019).   Industry  capacity.  Even  with  a  supportive  regulatory  environment,  institutional  investors  will  have  to  adapt  to  new  investment  processes  and  develop  appropriate  tools.  Major  institutional  investors will need to act proactively in order to shift capital to the degree necessary to avert the  worst impacts of climate change.    Coordination. Policy makers and development financial institutions will have to work closely with  investors  to  develop  further  financial  mechanisms  which  can  both  fill  the  climate  financing  gap  and  meet  institutional  investors’  risk  and  return  needs.  Innovative  climate  finance  tools,  mechanisms,  and  approaches  are  being  developed  to  allow  institutional  investors  to  take  advantage  of  climate  investment  opportunities.  The  new  instruments  aim  to  reduce  risk,  blend  public  and  private  finance,  and  facilitate  investment  across  a  project’s  life‐cycle.  They  include  concessionary  finance,  loan  guarantees,  policy  insurance,  foreign  exchange  liquidity  facilities,  pledge funds, and subordinated equity.      Insurers  What are the impacts of climate change on insurers?  Climate change has implications for insurance companies on both sides of the balance sheet:  as investors  and as underwriters. As investors, insurance companies face largely similar transition and physical risks as                                                               8   These  recommendations  include  ensuring  the  following:  agreed‐upon  definitions  of  sustainable  instruments  are  applied, projects and activities are deemed eligible, proper documentation is developed, issuers are obliged to meet  ongoing disclosure requirements, and external reviews are considered.  20    other asset managers. In line with institutional investors, insurers may also be disproportionally affected  due to the long‐term nature of their equity and infrastructure investments. As underwriters, pricing risks  may  arise  from  changing  risk  profiles  to  insured  assets.  For  example,  climate‐change  trends  may  affect  the size of segments in the insurance  market  (e.g.,  some risks may become hard to insure) but may also  offer opportunities for innovative insurance offerings. Moreover, climate change increases the complexity  of catastrophe models, making it harder to make valid predictions about expected and unexpected losses  and  increasing  the  uncertainty  in  estimates  (e.g.,  due  to  hard  to  model  climate‐change  trends  and  knowledge gaps). Finally, insurance companies may be affected by increased liability risks due to climate‐ change, among others as part of negligence policies. (IAIS/SIF, 2018; Bank of England, 2015).   Insured  losses  from  climate‐related  natural  disasters  reached  a  record  high  in  2017,  while  industry  estimates (Lloyds of London 2017) suggest weather‐related losses have increased to US$200 billion in the  past decade. Lloyd’s attributes these losses to both climate change and development patterns which are  leading to a rise in concentration of people and assets in high‐risk regions such as coastal and urban areas.  So, while these losses cannot necessarily be fully attributed to climate change, changing weather patterns  and sea‐level rise, as well as climate change‐related disasters, can give rise to higher damages and losses  due  to  changing  risk  profiles  of  insured  assets  and  property,  as  well  as  changing  mortality  and  demographics.  If  insured  losses  resulting  from  climate‐related  events  are  sufficiently  large  and  concentrated, they could lead to distress or failure of insurance companies.    What is the role of insurers to address climate change?  The  insurance  sector  has  a  valuable  role  to  play  as  risk  manager,  underwriter  and  investor  to  build  economic  resilience  and  entrepreneurial  pathways  for  addressing  climate  targets.  The  industry  is  contributing  significantly  to  building  financial  resilience  to  extreme  events  and  other  physical  risks  by  providing  risk  information  and  risk  pricing  expertise,  offering  innovative  risk  transfer  products  and  services,  and  improving  the  efficiency  of  distribution  channels  and  payout  mechanisms.  It  is  also  supporting  the  transition  to  a  low‐carbon  economy  through  its  underwriting  business,  investment  strategies, and active reduction of its carbon footprint (Geneva Association, 2019).    There is some evidence that countries utilizing market‐based insurance coverage may recover faster  from the financial impacts of extreme weather events, although there is no consensus in the literature.  The widening protection gap indicates that the benefits of risk transfer measures are yet to be fully  utilized and that countries with lower levels of insurance penetration experience larger declines in  economic output and more considerable fiscal losses from disasters. Findings by Von Peter et al. (2012)  suggest that the growth response to insured losses is close to zero, while that to uninsured losses was  clearly negative (2.3 percent or more), suggesting that it is the uninsured part of catastrophe‐related  losses that drives the macroeconomic cost. Melecky and Raddatz (2011) also find that countries with  higher insurance penetration are able to contain the real impacts of natural disaster without the need  for significant fiscal expansion. Hsiang and Jian (2014) on the other hand, find that tropical cyclones  result in a long‐run decline in national incomes relative to their pre‐disaster trend and post disaster  interventions such as borrowing, transfers, and insurance have only a limited long‐run impact.    The  insurance  sector  is  an  important  source  of  finance  and  innovation  in  building  resilience.  Regional  catastrophe  risk  insurance  pools  such  as  in  the  Caribbean  and  in  the  Pacific  transfer  their  excess  catastrophe risk to the international reinsurance markets cost‐effectively.  The Philippines, with the help  of the World Bank, secured $590 million in reinsurance markets for its catastrophe risk insurance program  21    for  local  governments.    Chile,  Colombia,  Mexico,  and  Peru  issued  a  $1.3  billion  cat  bond,  through  the  World Bank, to protect against major earthquakes.9  Insurance markets can generate the benefits one can expect from them only if there is a good cooperation  between  governments,  regulators,  and  private  actors.    Countries  with  high  penetration  of  disaster  insurance  typically  have  a  public  system  to  cope  with  the  largest  risks  and  mandatory  disaster  risk  insurance. With climate change creating more uncertainty and thus making the pricing of insurance more  difficult,  the  need  for  public‐private  partnership  will  become  even  bigger.  It  is  also  important  that  many  climate change impacts are likely to remain uninsurable, either because they are too big or because they  are too frequent.   What needs to be done?  In  addition  to  adopting  similar  measures  for  banks10  (e.g.,  governance,  risk  surveillance,  supervisory  approaches), key challenges to adapt to climate change for the insurance sector include:    Data, knowledge, and modeling limitations. Limited data on hazard, vulnerability, and exposure  impedes  the  development  of  cost‐effective  insurance‐based  solutions.  The  complex  nature  of  disasters  creates  volatility  and  uncertainty  surrounding  loss  estimation  which  can  only  be  addressed  through  improved  data.  Further,  when  risk‐based  premiums  are  applied,  this  paucity  of  data  can  impact  the  affordability  of  cover  due  to  the  positive  correlation  between  risk  and  pricing. For infrastructure investments, insurers require data to assess the climate resilience and  carbon‐intensity throughout its lifecycle (Geneva Association, 2018).   Disaster  planning  and  budgeting.  In  many  countries,  the  policy  and  regulatory  environments,  institutional  capacities  and  mandate,  lack  of  coordination,  and  sometimes  willingness  to  share  data  within  and  across  government,  hamper  the  implementation  of  disaster  risk  finance  and  insurance  measures.  Additional  support  is  required  to  build  understanding  and  improve  quantification of socio‐economic risk.   Market  failures  and  innovation  needs.  The  limited  uptake  of  catastrophe  risk  insurance  by  households or firms is the result of a market failure that reduces the incentive to adapt, including  to purchase insurance.  It can be attributed to a combination of limited demand to purchase such  products,  and  at  times  weaknesses  within  the  domestic  insurance  market  to  supply  these  products – demonstrating that capacity building is needed on both the demand and supply side.  Innovation  within  the  insurance  sector  can  help  address  existing  domestic  market  failures  with  support from governments and the international re/insurance markets.                                                                    9  The World Bank is supporting Jamaica to issue a cat‐bond to insure against hurricanes, floods and earthquake.  10  Also see IAIS (2018).  22    Box 5. Developing domestic catastrophe risk insurance markets in Fiji    TC Winston highlighted a major protection gap: 94 percent of houses are uninsured against tropical cyclones. The  building  stock  in  Fiji  comprises  approximately  240,000  residential  homes  (Pacific  Risk  Information  System  –  PacRIS). With only 15,000 homes (or 6 percent of the housing stock) purchase coverage against tropical cyclone,  a  significant  gap  in  insurance  coverage  emerges.    The  supply  of  TC  coverage  within  the  domestic  insurance  industry  is  limited  because  insurers  are  unable  to  secure  reinsurance  capacity.   Insurance  companies  can  only  supply  property  catastrophe  insurance  for  houses  of  a  high  construction  standard  and  a  current  engineer’s  certificate which is required by the international reinsurers to provide reinsurance.     Most  low‐income  households  do  not  meet  the  standard  required  to  purchase  an  engineer’s  certificate  which  demonstrates that there is market failure creating a major contingent liability for the GoF. Uninsured households  create  an  implicit  liability  or  social  obligation  for  the  GoF  to  provide  financial  assistance  in  the  aftermath  of  a  disaster, as was seen in the case of TC Winston where GoF has spent FJ$80 million to support the reconstruction  of housing.     The  World  Bank  and  the  IFC  have  been  developing  two  pilot  catastrophe  risk  insurance  schemes  to  test  the  viability  of  market‐based  insurance  solutions  to  provide  household  coverage  against  tropical  cyclones.  The  first  product  is  property  insurance  for  houses  of  low‐build  quality  that  are  still  deemed  insurable  with  some  basic  reinforcement,  such  as  roof  strapping.    Such  houses  are  estimated  to  represent  half  of  the  housing  stock,  or  approximately  121,000  households,  in  Fiji.  The  second  product  is  a  parametric‐based  livelihoods  (protection)  insurance product for households with non‐insurable assets, which account for approximately 68,000 households.    Empirical Assessment of Linkages   This  section  reviews  countries’  exposure  to  macro‐financial  and  climate  related  risks.  We  start  with  a  discussion of physical and transition risks and then seek to identify countries that are subject to “double  jeopardy” due to the simultaneous presence of both risks. The data and analysis presented in this section  are subject to a range of caveats and should thus be considered as an initial illustration of macro‐financial  –  climate  risk  linkages.  The  chosen  climate  risk  indicators  provide  a  broad  indication  of  countries’  vulnerability.   However,  there  is  ongoing  work  on  some  of  these  risks  (e.g.,  transition  risks)  to  develop  better indicators. Second,  country coverage is limited for some of the  indicators. The listing  of countries  that are subject  to both elevated macro‐financial and climate related risks can  thus not  claim to capture  all countries that may face high twin risks. Another caveat is that the classification of countries according  to climate related risks is very simple, dividing countries for each indicator into two groups, depending on  whether they are above or below the median of the indicator.  Additional work will be required to identify  more  appropriate  thresholds  for  risk  categories.    Further  analysis  will  be  required  to  deepen  the  understanding of macro‐financial – climate risk linkages and to address some of these caveats.   Measuring climate‐related and macro‐financial risks  This  section  presents  information  on  four  sets  of  indicators  used  to  measure  climate  change‐related  physical  (linked  to  extreme  weather  events  and  gradual  global  warming)  and  transition  risks  (linked  to  high  carbon  intensity  or  high  fossil  fuel  exports).  For  the  measurement  of  macro‐financial  risks,  we  use  macro‐financial risk indicators generated by the Economist Intelligence Unit (EIU).  Extreme weather events  We use data from the Emergency Events Database (EM‐DAT) compiled by the Centre for Research on the  Epidemiology  of  Disasters  (CRED)  as  the  measure  of  countries’  vulnerability  to  extreme  weather  events.   23    EM‐DAT  provides  data  on  over  22,000  mass  disasters  around  the  world  since  1900.11  We  use  for  our  analysis  the  ratio  of  damages  to  GDP  (30‐year  median)  as  the  indicator  of  countries’  vulnerability  to  extreme  weather  events.    Even  though  this  is  a  backward‐looking  measure  which  is  silent  on  the  attributability of these events to climate change, it is a good indicator of countries’ exposure to the impact  of climate change through increased frequency and intensity of extreme weather events.   Floods  and  storms  are  the  most  frequent  severe  weather  events,  with  the  East  Asia  and  Pacific  region  showing  the  highest  number  of  events  (Figure  5).  EM‐DAT  data  show  that  since  the  1980s  45  percent  of  all  incidents  were  floods,  while  storms  accounted  for  34  percent.  The  rest  of  the  extreme  weather  conditions  such  as  droughts,  heat  waves,  landslides  and  wildfires  accounted  for  20  percent  of  events  (Figure 5B). While all regions faced an increase in extreme weather events since the 1980s, East Asia and  the Pacific  experienced considerably  more disasters  than any other region (Figure 5D). The  second  most  affected region is Latin America and the Caribbean, closely followed by Europe and Central Asia.  As  countries  faced  an  increase  in  disasters  over  time  (Figures  5A  and  C),12  the  associated  fatalities  fell  around  the  globe,  suggesting  that  countries  adopted  disaster  response  and  emergency  strategies  to  minimize the number of human casualties. Simultaneously, the total number of affected people (including  those  who  became  homeless  or  were  injured)  increased  over  time,  though  disproportionately  more  in  EAP and SA, reflecting the overall large populations of those regions. Sub‐Saharan Africa also experienced  a rise in total victims since the 1980s.  Extreme  weather  events  result  in  material  damages  that  also  rose  over  time  and  were  not  equally  distributed  around  the  globe  with  EAP  affected  most.  For  instance,  since  the  1980s,  median  annual  economic losses due to disasters totaled about US$18 billion in EAP and US$5 billion in ECA (Figure 5E).   Gradual global warming  Analysis  of  countries’  vulnerability  to  the  effects  of  gradual  global  warming  and  readiness  to  adapt  to  climate change is based primarily on the Notre Dame‐Global Adaptation Index (ND‐GAIN) (Figure 6). This  index  shows  countries’  vulnerability  to  climate  disruptions  and  their  readiness  to  leverage  private  and  public sector investment for climate action. The vulnerability indicator covers the vulnerability of six life‐ supporting  sectors  to  climate  change:  food,  water,  health,  ecosystem  service,  human  habitat,  and  infrastructure.  The indicator of readiness to improve resilience  covers economic, governance, and social  readiness.  The  vulnerability  and  readiness  indicators  cover  182  and  184  countries,  respectively  for  the  period 1995 to the present.  Since  1995,  countries’  vulnerability  to  climate  change,  as  measured  by  the  ND  Vulnerability  Index,  declined  overall  and  across  all  regions  (Figure  6B).  This  decrease  in  vulnerability  reflects  an  increase  in  adaptive  capacity  in  many  countries.  Yet,  some  countries  are  disproportionately  more  vulnerable  to  climate risks, such as those in SA, EAP, and SSA. These regions also are the most exposed to climate‐related  risks in the form of extreme weather events.                                                               11  https://www.emdat.be/  12  It  is  worth  noting  that  part  of  the  increase  in  events  could  be  due  to  improved  measurement  and  tracking  of  extreme weather conditions around the world over time.  24    The  ND  readiness  index  shows  an  upward  trend  since  1995  based  on  improvements  in  economic,  governance, and social readiness. This observation is particularly evident for the ECA region, followed by  MENA  (Figure  6D  and  E).  In  contrast,  countries  in  the  most  vulnerable  region,  EAP,  do  not  seem,  on  average, to get more resilient to extreme climate shocks, as their ND readiness indicator remained flat for  the period under study.  Transition risks – high carbon intensity  Countries with a large carbon footprint face significant transition risks arising from the move towards low‐ carbon economies. We use CO2 emissions intensity (kg per kg of oil equivalent energy use) from the World  Development Indicators to track countries’ exposure to transition risks.  Countries’ exposure to transition risks, as measured by their CO2 emissions intensity, has hardly changed  since 1995.  The data on CO2 emissions show that  between 1995 and 2014, median CO2 intensity across  countries has been fairly stable (Figure 7A and B). Moreover, MENA appears to be the most exposed, but  its  CO2  intensity  declined  over  time.  In  particular,  Jordan  and  Morocco  face  high  transition  risk.  Many  economies in the region try to diversify their economies, even though they are still heavily dependent on  hydrocarbons.  Whereas countries in the MENA and in ECA reduced their carbon footprint in the past 20 years, those in  Asia  (both  Eastern  and  Southern)  increased  their  CO2  emissions  (Figure  7B).  Yet,  for  some  countries  in  ECA, such as Poland and Kazakhstan, transition risk has increased over time.  Transition risks – fossil fuel exporters  Fossil  fuel  export  dependent  economies  face  particularly  significant  transition  risks.  Global  efforts  to  reduce GHG emissions and fossil fuel consumption will affect demand and prices of fossil fuels.  Revenue  from  fossil  fuels  is  the  main  source  of  revenue  for  many  fossil  fuel  exporters  which  thus  face  significant  fiscal  risks.  The  MENA  region  is  the  most  exposed  while  dependence  is  rising  for  some  countries  in  the  ECA  region  (Figure  7D).  Diversification  away  from  fuel  exports  will  become  more  urgent,  bringing  additional challenges and uncertainties to these economies. In our analysis, we use the ratio of fossil fuel  exports to GDP as the indicator for this type of transition risk.  Macro‐financial conditions  We  analyze  macro‐financial  conditions  using  the  EIU  country  risk  index  and  its  subcomponents  (macroeconomic, banking, and sovereign debt). The EIU Country Risk Index is part of the EIU Country Risk  Model  and  measures  the  build‐up  of  sovereign,  currency,  and  banking  risks  in  131  countries  since  1997,  using 77 quantitative and qualitative variables. In each category, countries are assigned a score from 0 to  100, where 0 is the lowest risk and 100 is the highest risk.13   Linking climate and macro‐financial risk measures  This  section  highlights  countries  and  regions  that  face  the  double  jeopardy  of  elevated  macro‐financial  and  climate  related  risks.    We  discuss  the  results  for  the  four  main  categories  of  risks.    Countries  are  classified  as  being  at  higher  macro‐financial  or  climate‐related  risk  if  they  are  above  the  sample  median  for  the  particular  climate‐related  or  macro‐financial  indicator.  We  also  examine  systematic  relations                                                               13  Using the MFR indices of macro‐financial risks yields broadly similar results. However, due to the confidentiality  of these ratings these results are not shown in this paper.  25    between macro‐financial and climate‐related variables through regression analysis (the methodology and  quantitative results are presented in Annex 1).  Risks from extreme weather events  About 30 percent of countries in the East Asia and Pacific, Latin America and Caribbean, South Asia, and  Africa regions face the double jeopardy of elevated risks from extreme weather events and macro, debt,  and banking sector risks (Figure 10, Table 3). In these countries, recovery from disaster‐induced physical  damages is likely to be constrained by limited ability to mobilize significant amounts of resources quickly,  while  the  cost  of  funds  is  likely  to  be  elevated  due  to  these  weaknesses.  Financial  sector  vulnerabilities  that are relatively frequent in East and South Asia also pose the risk that an extreme weather event could  lead  to  a  further  weakening  of  the  financial  sector,  if  repayment  of  loans  is  affected  or  large  insurance  pay‐outs required. Most countries in the MENA have limited risks from extreme weather events.      Table 3. Countries with higher extreme weather event risk and at least one elevated macro‐financial  risk  EAP  ECA  LAC  MENA  SAR  SSA  Cambodia  Bosnia and  Bolivia  Oman  Bangladesh  Malawi  China  Herzegovina  Costa Rica  Tunisia  Sri Lanka  Mozambique  Myanmar  Croatia  Dominican        Namibia  Papua New  Serbia  Republic        Sierra Leone  Guinea     Jamaica        South Africa  Vietnam     Nicaragua                 Uruguay    Our regression analysis suggests  that the occurrence of a significant natural  disaster is associated with a  weakening  of  fiscal,  banking,  and  macro  positions,  even  one  year  after  the  shock  (Table  A1.2).  Using  a  Panel  Data  framework  with  country  and  year  fixed  effects  (see  more  details  in  Annex  1),  we  find  that  countries that faced natural disasters with losses equivalent to at least 1 percent of GDP tend to have the  following characteristics:   Weaker  fiscal  conditions:  i)  Debt  of  the  general  government  is  2.4  percent  of  GDP  higher  after  one year of the shock. The increment starts during the year of the shock and continues after one  year.  ii)  Sovereign  ratings  are  lower  two  years  later  for  countries  that  faced  extreme  weather  shocks, consistent with the significant rise of public debt level after one year.   More vulnerable banking sector: Non‐performing loans are 1.17 percent of total assets higher in  countries that experience a natural disaster. In addition, bank provisions are 9.7 percent of NPLs  lower in those countries in the year they face the shock.    Macroeconomic  risks  are  higher:  Macroeconomic  risks  indicators  are  higher  for  countries  that  faced  extreme  weather‐related  shocks.  This  effect  appears  in  the  year  of  the  disaster  and  still  visible two years after the disaster.   Risks from gradual global warming   For Sub‐Saharan Africa, high climate change vulnerability coincides in most countries with elevated levels  of  macro,  financial,  and  debt  risks,  which  leaves  the  region  in  a  weak  position  to  confront  climate  26    vulnerabilities  (Figure  11,  Table  4).    For  East  and  South  Asia,  in  many  countries  elevated  climate  vulnerability coincides with elevated banking sector risks, suggesting that climate change could lead to a  deepening of financial sector risks. Many countries in the East Asia and Pacific region are also vulnerable  to  climate  change,  but  countries  in  the  region  differ  significantly  with  respect  to  their  macro‐financial  resilience  to  physical  risk  and  their  macro‐financial  capacity  for  adaptation  and  mitigation.  A  relatively  large share of countries has strong macro‐financial resilience and capacity. Countries in the LAC and MENA  regions have a smaller share of countries that face the double jeopardy of high climate vulnerability and  macro financial risks. The ECA countries have the lowest vulnerability to climate change among all regions,  with no countries that are assessed as having both elevated climate vulnerability and macro‐financial risks.   Table 4. Countries with global warming risk and at least one elevated macro‐financial risk  EAP  ECA  LAC  MENA  SAR  SSA  Cambodia      Bolivia  Bahrain   Bangladesh  Angola  Nigeria  Myanmar     Cuba  Egypt, Arab  Sri Lanka  Congo, Rep.  Seychelles  Papua     Dominican  Rep.     Ghana  Sierra  New     Republic  Iraq     Kenya  Leone  Guinea     Ecuador  Syrian Arab     Malawi  Sudan  Vietnam  Jamaica  Republic     Mozambique  Tanzania      Nicaragua         Namibia  Zambia          Regression  analysis  confirms  that  countries  that  are  vulnerable  to  gradual  global  warming  also  show  macro‐financial  vulnerabilities  that  could  affect  their  ability  to  respond  to  the  disruptions  generated  by  climate  change  (Table  A1.3).  The  “sensitivity”  component  of  the  Notre  Dame  Vulnerability  Index  is  the  main  channel  of  transmission  between  climate  change  distortions  and  macro‐financial  vulnerabilities,  while the “adaptative capacity” component of the index offsets the effects of the “sensitivity” channel.    Fiscal position: Countries with higher “sensitivity” to climate change impacts tend to have higher  levels  of  public  debt  and  lower  sovereign  ratings.  This  result  means  that  countries  that  could  be  more affected by physical‐gradual risks of climate change have less fiscal space to respond to the  challenges  of  that  phenomenon.  Countries  with  higher  “exposure”  also  show  higher  public  debt  levels, while countries with more “adaptative capacity” show lower public debt.    Banking sector: Countries that are more vulnerable to climate change show lower bank provisions  (% of NPLs). Even though we find no statistical association between NPLs (% total assets) and the  Notre Dame  vulnerability index, provisions show a  negative and significant relationship with the  vulnerability index via its “sensitivity” component.     Macro‐financial  risks:  Countries  with  higher  vulnerability  to  climate  change  also  show  higher  macro‐financial  risks,  particularly  in  the  public  sector  bucket,  based  on  the  EIU  Index.  Consequently,  the  ability  to  respond  to  the  challenges  of  climate  change  is  limited  in  countries  with weaker macro‐financial conditions. At the same time, there is a negative correlation between  country  risk  and  countries’  readiness  to  adapt  to  climate  change  (Figure  9).  The  negative  correlation  between  country  risk  and  readiness  to  adapt  may  partly  reflect  the  fact  that  there  is  some overlap in what the two concepts measure.      27    Transition risks for CO2 intensive economies   MENA  is  not  only  the  region  with  the  highest  level  of  transition  risks  due  to  the  dependence  of  many  countries  on  fossil  fuel  exports,  but  this  elevated  transition  risk  coincides  often  with  elevated  levels  of  macro,  banking  sector,  and  debt  risk  (Figure  12,  Table  5).  EAP,  ECA,  and  LAC  are  the  other  regions  with  relatively  high  transition  risks.  Among  these  three  regions,  EAP  has  the  strongest  macro‐financial  resilience  to  transition  risks,  while  in  ECA  and  LAC  several  countries  with  high  transition  risks  also  have  high  macro,  banking  sector,  and  debt  risks.  Countries  in  the  South  Asia  and  Sub‐Saharan  Africa  regions  (for which data are available) show relatively low exposure to transition risks.    Table 5. Countries with higher transition (carbon intensity) risk and at least one elevated macro‐ financial risk  EAP  ECA  LAC  MENA  SAR  SSA   China  Azerbaijan  Bolivia  Algeria  Libya     Angola     Bosnia and  Cuba  Egypt, Arab  Morocco     South     Herzegovina  Dominican  Rep.  Oman     Africa     Greece  Republic  Iran, Islamic  Qatar           Kazakhstan  Ecuador  Rep.  Syrian Arab           Russian  Jamaica  Iraq  Republic           Federation     Jordan  Tunisia        Serbia     Lebanon  United     Turkey     Arab  Emirates    Our  regression  analysis  (Table  A1.4)  suggests  that  countries  with  higher  CO2  intensity  tend  to  have  a  higher share of non‐performing loans. However, it is quite likely that this higher risk in the banking sector  also reflect other characteristics of carbon‐intensive economies and not primarily the transition risk.  Transition risks for fossil fuel exporters   As to be expected, MENA countries are the most exposed to this source of transition risk (Figure 13, Table  6).   A  significant  share  of  MENA  countries  also  faces  twin  risks,  as  this  risk  often  coincides  with  macro‐ financial  vulnerabilities.   Many  of  these  economies  also  have  developed  down‐stream,  carbon‐intensive  industries.  They will thus not only have to find alternative sources of foreign exchange and fiscal revenue,  but  their  industries  will  also  have  to  undergo  significant  transition  if  they  want  to  pursue  low‐carbon  objectives.  Our data also show that that in most regions about 20 percent of  countries also face twin risks from the  combination of fossil fuel exports and macro‐financial risks.  Our  regression  analysis  (Table  A1.4.)  suggests  that  higher  fossil  fuel  exports  are  associated  with  lower  sovereign  ratings,  and  higher  macro,  banking,  and  debt  risks.  While  this  would  be  consistent  with  the  expected impact of high exposure to transition risks, it is likely that this also captures other vulnerabilities  that  are  signaled  by  a  high  share  of  fossil  fuel  exports,  especially  vulnerability  to  swings  in  commodity  prices and Dutch disease effects.  28    Table 6. Countries with higher transition (fossil fuel exports) risk and at least one elevated macro‐ financial risk  EAP  ECA  LAC  MENA  SAR  SSA  Vietnam  Azerbaijan  Bolivia  Bahrain  Oman     Mozambique  Myanmar  Bosnia and  Venezuela,  Tunisia  Iraq     Sudan  Papua New  Herzegovina  RB  Qatar  Iran, Islamic     Nigeria  Guinea  Kazakhstan  Jamaica  Algeria  Rep.     Angola     Russian  Ecuador  Egypt, Arab  Syrian Arab     Ghana     Federation     Rep.  Republic     Kenya     Ukraine     Libya  United Arab     Congo, Rep.     Greece        Emirates     South Africa     Croatia           Hungary          Conclusions  The analysis shows that a significant number of countries face a double jeopardy due to the simultaneous  presence of climate related and macro‐financial risks. Even though elevated climate‐related risks indicate  the  need  for  adaptation  and  mitigation  measures,  these  countries  have  limited  macro‐financial  capacity  to  act.  Especially,  high  public  sector  and  financial  sector  vulnerabilities  limit  these  countries’  ability  to  mobilize necessary financing.  As physical risks such as natural disasters materialize, high macro‐financial  risks mean low macro‐financial resilience and a high risk of prolonged crisis and hardship.  The  analysis  also  suggests  that  there  is  a  systematic  relationship  between  macro‐financial  and  climate  related risks, with countries facing higher climate related risks typically also facing higher macro‐financial  risks.  This may to some extent reflect the role of climate related risks as a source of macro‐financial risks.   However, further analysis will be necessary to understand this systematic relationship.  The presence of twin risks underlines the importance of reducing macro‐financial risks in order to enhance  countries’  macro‐financial  resilience  to  the  physical  impacts  of  climate  change  and  their  macro‐financial  capacity  for  climate  adaptation  and  mitigation.   In  the  first  instance,  country  specific  reforms  will  be  at  the  core  of  building  macro  financial  resilience  and  capacity  to  deal  with  climate  related  risks.   However,  given  that  there  appears  to  exist  a  systemic  relationship  between  macro‐financial  and  climate‐related  risks,  there  may  also  be  need  for  the  international  community  to  consider  strengthening  the  macro‐ financial  resilience  and  capacity  of  the  most  exposed  countries  as  an  element  of  international  efforts  to  tackle climate change.      29    Figure 5. Physical climate change risks due to natural disasters  A. Annual number of disasters, 1981‐2017  B. Share of disasters by type, 1981‐2017  450 50% 400 No. weather related disasters 40% 350 30% 300 250 20% 200 10% 150 100 0% 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 Drought Extreme Flood Landslide Storm Wildfire temperat     C. Number of affected countries,   D. Number of disasters by region,   1981‐2017  1981‐2017  140 100 130 90 120 80 No. weather related disasters 110 70 No. Affected countries 100 60 90 50 80 40 30 70 20 60 10 50 0 40 EAP ECA LAC MENA SA SSA   1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 Note: Regional median per period in blue. 25th and 75th percentiles are bottom    and top of box, respectively   E. Disaster damage by region, USD billion    30   25 20 USD billion 15 10 5 0 EAP ECA LAC MENA SA SSA   Note: Regional median per period in blue. 25th and 75th percentiles are  bottom and top of box, respectively     30    Figure 6. Notre Dame GAIN indicators of vulnerability to climate change  A. Climate change exposure by region    60   Notre Dame exposure index (0‐100, high) 55 50 45 40 35 30 EAP ECA LAC MENA SA SSA   Note: Regional median per period in blue. 25th and 75th percentiles are bottom  and top of box, respectively  B. Vulnerability index, 1995‐2017  C. Vulnerability index by region  60 60 Notre Dame Vulnerability Index (0‐ 100, high) Notre Dame Vulnerability Index (0‐100, high) 55 55 50 50 45 40 45 35 40 30 1995‐02 2003‐10 2011‐17 1995‐02 2003‐10 2011‐17 1995‐02 2003‐10 2011‐17 1995‐02 2003‐10 2011‐17 1995‐02 2003‐10 2011‐17 1995‐02 2003‐10 2011‐17 35 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 EAP ECA LAC MENA SA SSA     Note: Country median per year. 75th and 25th percentiles in dotted lines  Note: Regional median per period in blue. 25th and 75th percentiles are bottom and  top of box, respectively  D. Readiness index, 1995‐2017  E. Readiness index by region  55 65 Notre Dame readiness index(0 ‐100, high) Notre Dame readiness index (0‐100, high) 60 50 55 45 50 45 40 40 35 35 30 30 25 20 25 1995‐02 2003‐10 2011‐17 1995‐02 2003‐10 2011‐17 1995‐02 2003‐10 2011‐17 1995‐02 2003‐10 2011‐17 1995‐02 2003‐10 2011‐17 1995‐02 2003‐10 2011‐17 20 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 EAP ECA LAC MENA SA SSA     Note: Regional median per period in blue. 25th and 75th percentiles are bottom and  Note: Country median per year. 75th and 25th percentiles in dotted lines  top of box, respectively  31      Figure 7. CO2 intensity and fuel exports as indicators of exposure to transition risks  A. CO2 intensity, 1995‐2014  B. CO2 Intensity by region  3.5 3.0 CO2 intensity (kg per kg oil equ. energy use) CO2 intensity (kg per kg oil equ. energy use) 3.0 2.8 2.5 2.6 2.0 2.4 1.5 2.2 1.0 2.0 0.5 1.8 0.0 1.6 1995‐02 2003‐10 2011‐14 1995‐02 2003‐10 2011‐14 1995‐02 2003‐10 2011‐14 1995‐02 2003‐10 2011‐14 1995‐02 2003‐10 2011‐14 1995‐02 2003‐10 1.4 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 EAP ECA LAC MENA SA SSA   Note: Regional median per period in blue. 25th and 75th percentiles are  Note: Country median per year. 75th and 25th percentiles in dotted lines  bottom and top of box, respectively  C. Fuel exports (% of GDP), 1995‐2017  D. Fuel exports (% of GDP) by region  8 8 50 7 45 7 MENA F el e ports (% GDP) 40 Fuel exports (% GDP) 6 6 35 Fuel exports (% GDP) 5 30 5 4 25 4 20 3 15 3 2 10 2 1 5 0 0 1 1995‐02 2003‐10 2011‐17 1995‐02 2003‐10 2011‐17 1995‐02 2003‐10 2011‐17 1995‐02 2003‐10 2011‐17 1995‐02 2003‐10 2011‐17 1995‐02 2003‐10 2011‐17 0 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 EAP ECA LAC MENA SA SSA Note: Country median per year. 75th and 25th percentiles in dotted lines  Note: Regional median per period in blue. 25th and 75th percentiles are bottom  and top of box, respectively            32    Figure 8A. Physical (disaster) risk vs. EIU country risk  1.8 BIH 1.6 Averge losses natural disasters (% GDP) 1.4 1.2 MMR THA OMN 1 BGD SRB KHM 0.8 VNM NIC MEX PHL 0.6 COL BGR GTM BOL 0.4 AUS IND MWI MOZ NZL CHN JAM CHE ISR PER CRI SWE LKA SDN MYS RUS 0.2 CHL TUR TUN CZE AGO LBY LUX ECU VEN SGP NGA NOR UKR 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 EIU country risk index (100=High), 2017 High readiness Low readiness   Note: Average losses natural disasters (% GDP) between 2005 and 2017. Countries above (below) country median in Notre Dame Readiness  indicator in green (red).  Source: EIU Credit Risk Model, GermanWatch. Staff calculations     Figure 8B. Physical (gradual vulnerability) risk vs. EIU country risk  70 Notre Dame Vulnerability (0 ‐ 100,high), 2017 SDN 65 60 PNG TZA MWI KWT MMR SLE MOZ 55 BGD ZMB KEN NAM VNM KHM 50 MYS IND NGA ECU COG AGO DOM ROU SYC LKA GHA PHLGTM BHR 45 SGP PER IDN NIC IRQ BOL PAN JAM CUB HRV THA OMN AZE LBN SYR 40 LTU ZAF SRB MEX COL CRI QAT JOR UZB LBY NZL HUN CHN TUN UKR KOR 35 CHL BGR ARE TUR GRC EGY VEN SWE AUS IRN ISR ITA URY CZE KAZ MAR 30 NOR DZA BRA BIH 25 LUX RUS CHE POL 20 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 EIU country risk index (100=High), 2017 High readiness Low readiness   Note: Countries above (below) country median in Notre Dame Readiness indicator in green (red). EIU data for Saudi Arabia as of 2016.  Source: EIU Credit Risk Model, Notre Dame GAIN. Staff calculations      33    Figure 8C. Transition risk (CO2 intensity) vs. EIU country risk  4 ZAF CHN KAZ CO2 intensity (kg per kg oil eq energy use), 2014 JOR IRN LBN IRQ 3.5 MYS MAR BIH TUN HKG LBY ISR DOM ECU 3 AUS POL ARE TUR GRC CUB KWT DZA SYR PER IND SRB CZE COL AZE EGY 2.5 LUX THA OMN RUS BOL CHL ITA JAM AGO BGR ROU QAT BHR UKR BGD 2 SGP PHL PAN NZL LTU HUN MEX IDN NAM KOR GHA HRV CRI 1.5 URY LKA NOR CHE BRA NIC MMR COG 1 KHM SDN SWE GTM NGA MOZ KEN 0.5 TZA 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 EIU country index (100=High), 2017 High readiness Low readiness   Note: Countries above (below) country median in Notre Dame Readiness indicator in green (red). EIU data for Saudi Arabia as of 2016.  Source: EIU Credit Risk Model, World Development Indicators. Staff calculations.    Figure 8D. Transition risk (fuel exports % GDP) vs. EIU country risk, 2017  45 KWT 40 35 OMN AZE Fuel exports (% GDP), 2017 COG 30 ARE 25 SAU 20 DZA MOZ KAZ COL 15 NOR SGP MYS IRN ZMB IDN RUS EGY MEX NGA LBN ZAF MMR 10 LTU IND HRV BRA GHA TZA BOL PER CHN ECU ISR KOR MAR 5 AUS BGR GRC SWE CHL NZL TUR BIH LUX CZE TUN CHE MWI UKR 0 10 20 30 40 50 60 70 80 EIU country index (100=High), 2017 High readiness Low readiness   Note: Countries above (below) country median in Notre Dame Readiness indicator in green (red). EIU data for Saudi Arabia as of 2016.  Source: EIU Credit Risk Model, World Development Indicators. Staff calculations.  34    Figure 9. Notre Dame readiness index vs. EIU country risk, 2017  90 NZL Notre Dame Readiness (0 ‐ 100,high), 2017 NOR 80 SGP SWE AUS KOR 70 CHE HUN LUX CHL LTU HRV 60 POL RUS ISR ARE CZE MYS ITA CHN OMN GRC 50 KAZ SRB THA BGR ROU AZE CRI TUR PER SYC BHR IRN URY QAT 40 NAM VNM EGY UKR MEX BRA LKA TUN IDN JOR GHA KWT BIH ECUUZB ZMB CUB LBN DOM PAN DZA SLE 30 TZA NIC IND KEN MWI SYR BGD NGA MOZ PHL AGO SDN 20 GTM PNG KHM BOL IRQ VEN MMR COG LBY 10 10 20 30 40 50 60 70 80 90 EIU country risk index (100=High), 2017   Source: EIU Credit Risk Model, Notre Dame GAIN. EIU data for Saudi Arabia as of 2016. Staff calculations.                                  35    Figure 10. Extreme weather event risks and macro‐financial risks  A. Physical (disaster) risk vs. macroeconomic risk  B. Weather event & macroeconomic risks by region   1.8 100% Average Losses natural disasters (%GDP)  1.6 BIH 90% 3 2 4 1 5 1.4 80% 6 1.2 MMR 70% 0 6 0 THA 60% 9 1 OMN 50% 4 3 0.8 6 BGD SRB KHM 40% VNMNIC 0 8 0.6 CHN 2 30% 0.4 BOL MWI MOZ 5 AUS JAM 20% 8 SWECHELUX ISR 6 0.2 10% 3 0 1 0 NOR 0% 1 0 0 20 40 60 80 100 EAP ECA LAC MENA SA SSA EIU economic risk index (100=High), 2017 low both high climate high macro high both     C. Physical (disaster) risk vs. banking risk  D. Weather event & banking risks by region  1.8 100% 1 1 Average losses natural disasters (%GDP)  1.6 BIH 90% 3 3 1.4 80% 5 6 MMR 70% 2 1.2 2 THA 60% 0 11 1 NIC 50% 6 8 0.8 OMN SRB 40% 5 8 KHM 0.6 CHE VNM 0 BGD 30% 0.4 MOZ 1 AUS ISR JAM 20% CHN 8 1 SWE LUX 2 0.2 NOR 10% 3 4 ZAF 2 1 0 0% 0 10 30 50 70 90 EAP ECA LAC MENA SA SSA EIU banking risk index (100=High), 2017 low both high climate high banking high both     E. Physical (disaster) risk vs. public debt risk  F. Weather event & public debt risks by region  1.8 100% 2 1 Average losses natural disasters (%GDP)  1.6 BIH 90% 4 3 4 1 1.4 80% 6 1.2 THA MMR 70% 0 3 10 0 60% 1 OMN KHM SRB VNM 50% 5 8 0.8 6 BGD 40% NIC 0.6 1 2 30% 7 0.4 NZL BGR HRV MOZ AUS 20% 8 CHE SWE SDN 5 2 0.2 CHL 10% 3 LUX SGP VEN 1 1 0 0% 0 10 30 50 70 90 EAP ECA LAC MENA SA SSA EIU debt risk index (100=High), 2017 low both high climate high debt high both     Note: Panels A, C, and E: Countries above (below) country median in Notre Dame Readiness indicator in green (red). Panel A: average losses (%  GDP) between 2005 and 2017.  Panels  B,  D,  and  F:  columns  show  proportion  of  countries  in  each  category  (i.e.,  low  climate  and  macro‐financial  risks,  high  climate‐low  macro‐ financial risks, low climate‐high macro‐financial risks, high climate and macro‐financial risks) by region. Thresholds are country median values of  EIU  indicator  or  climate  variable  as  of  2017  (historical  country  median  for  the  case  of  fuel  exports).  Numbers  in  columns  are  the  number  of  countries in each category. EIU data for Saudi Arabia as of 2016.  Source: EIU Credit Risk Model, GermanWatch, Notre Dame GAIN, WDI. Staff calculations.  36    Figure 11. Gradual global warming risks and macro‐financial risks  A. Gradual warming risk vs. macroeconomic risk, 2017  B. Gradual warming risk & macroeconomic risk by  region  70 100% 0 NotreDame Vulnerability (0 ‐ 100,high), 2017 65 SDN 90% 4 MWI 4 1 60 SLE 80% 9 6 ZMB 55 MOZ KEN 70% 0 KHM 0 50 AGO COG 60% 2 SYC 0 7 12 45 SGP 50% 4 JAM 40 CHN SYR 40% KOR 1 2 35 SWE ISR 30% 12 2 NOR 7 30 LUX NZL 20% 4 5 25 CHE AUS 10% 1 20 0% 0 1 0 10 30 50 70 90 EAP ECA LAC MENA SA SSA EIU economic risk index (100=High), 2017 low both high climate high macro high both D. Gradual warming risk & banking risk by region      C. Gradual warming risk vs. banking risk, 2017  70 100% 0 Notre Dame Vulnerability (0 ‐ 100,high), 2017 65 SDN 90% 4 PNGSLE 4 5 60 ZMB MWI 80% 7 55 MOZ 70% KEN 0 2 1 1 50 COG AGO 60% 11 KHM 50% 2 3 8 45 SGP 40 SYR 40% KOR LBY 14 0 35 NZL ISR 30% SWE AUS 6 1 20% 7 0 30 1 2 10% 4 25 LUX NOR CHE 0% 0 1 20 EAP ECA LAC MENA SA SSA 10 30 50 70 90 EIU banking risk index (100=High), 2017 low both high climate high banking high both     E. Gradual warming risk vs. public debt risk, 2017  F. Gradual warming risk & public debt risk by region  70 100% 0 65 SDN 90% 4 Notre Dame Vulnerability (0 ‐ 100,high), 2017 4 5 1 60 PNG 80% 8 MWI SLE MOZ 70% 55 KEN 0 0 50 ZMB COG 60% 2 0 3 11 AGO 7 45 SGP PER 50% 40 SYR 40% 3 LTU LBY NZL 30% 13 1 2 35 CHL VEN 7 SWE AUS 30 ISR 20% 0 5 5 2 25 LUX 10% CHE 1 20 0% 0 10 30 50 70 90 EAP ECA LAC MENA SA SSA low both high climate high debt high both EIU debt risk index (100=High), 2017     Note: Panels A, C, and E: Countries above (below) country median in Notre Dame Readiness indicator in green (red). Panel A: average losses (%  GDP) between 2005 and 2017.  Panels  B,  D,  and  F:  columns  show  proportion  of  countries  in  each  category  (i.e.,  low  climate  and  macro‐financial  risks,  high  climate‐low  macro‐ financial risks, low climate‐high macro‐financial risks, high climate and macro‐financial risks) by region. Thresholds are country median values of  EIU  indicator  or  climate  variable  as  of  2017  (historical  country  median  for  the  case  of  fuel  exports).  Numbers  in  columns  are  the  number  of  countries in each category. EIU data for Saudi Arabia as of 2016.  Source: EIU Credit Risk Model, GermanWatch, Notre Dame GAIN, WDI. Staff calculation  37    Figure 12. Transition risks (carbon intensive production) and macro‐financial risks  A. CO2 intensity vs. macroeconomic risks, 2017  B. CO2 intensity and macroeconomic risks by region  4 100% 0 0 CO2 intensity (kg per kg oil eq energy use), 2017 LBN IRQ 2 3.5 90% 5 2 CHN AUS BIH LBY 80% 5 1 3 ISR SYR 70% 10 2.5 LUX TUN JAM 3 AGO 60% 5 KOR UKR 4 2 SGP 50% 1 NORNZL GHA 6 7 1.5 40% 1 CHE 1 30% 3 SWE 20% 5 6 0.5 6 1 10% 3 0 1 0 0% 0 10 30 50 70 90 EAP ECA LAC MENA SA SSA EIU economic risk index (100=High), 2017 low both high climate high macro high both D. CO2 intensity and banking risks by region      C. CO2 intensity vs. banking risks, 2017  4 100% 0 1 CO2 intensity (kg per kg oil eq energy use), 2017 1 3.5 LBN IRQ 90% 5 4 HKG LBY 80% 2 3 AUS ISR TUNCUB IRN SYR 70% 1 1 11 2 2.5 LUX CHL AGO 60% 4 UKR 6 4 7 2 NZL SGP 50% NOR 40% 1.5 CHE 30% 1 1 SDN SWE 5 20% 8 6 1 0.5 5 1 10% 1 0 0% 0 0 10 30 50 70 90 EAP ECA LAC MENA SA SSA EIU banking risk index (100=High), 2017 low both high climate high banking high both   F. CO2 intensity and public debt risks by region    E. CO2 intensity vs. public debt risk, 2017  4 100% 0 0 1 CO2 intensity (kg per kg oil eq energy use), 2017 3.5 JOR LBN IRQ 90% 2 6 4 1 HKG LBY 80% 3 AUS ISR GRC CUB TUN SYR 70% 1 10 2.5 LUX 60% 5 3 6 CHL AGO 2 SGP UKR 50% 5 1 NZL LTU 40% 4 1 1.5 CHE 30% 1 SDN 1 SWE 20% 5 8 6 4 1 0.5 10% 2 0 0% 0 EAP ECA LAC MENA SA SSA 10 30 50 70 90 EIU debt index (100=High), 2017 low both high climate high debt high both     Note: Panels A, C, and E: Countries above (below) country median in Notre Dame Readiness indicator in green (red). Panel A: average losses (%  GDP) between 2005 and 2017.  Panels  B,  D,  and  F:  columns  show  proportion  of  countries  in  each  category  (i.e.,  low  climate  and  macro‐financial  risks,  high  climate‐low  macro‐ financial risks, low climate‐high macro‐financial risks, high climate and macro‐financial risks) by region. Thresholds are country median values of  EIU  indicator  or  climate  variable  as  of  2017  (historical  country  median  for  the  case  of  fuel  exports).  Numbers  in  columns  are  the  number  of  countries in each category. EIU data for Saudi Arabia as of 2016.  Source: EIU Credit Risk Model, GermanWatch, Notre Dame GAIN, WDI. Staff calculations.    38    Figure 13. Transition risks (fossil fuel exports) and macro‐financial risks  A. Fuel exports (% GDP) vs. macroeconomic risks,  B. Fuel exports and macroeconomic risks, by region  2017  45 100% 0 KWT 90% 3 40 4 1 80% 7 35 1 8 7 Fuel exports (% GDP), 2017 OMN AZE 70% COG 30 60% 1 ARE 5 25 50% 1 6 3 20 SAU DZA KAZ 40% 8 MOZ IRN 30% 3 6 15 NOR SGP RUS 20% 5 LTU NGA 1 10 GHA 10% 3 4 3 AUS KOR 5 0% 1 1 0 LUXISR CHN JAM SWE UKR EAP ECA LAC MENA SA SSA 0 CHE NZL 10 30 50 70 90 low both high climate EIU economic risk index (100=High), 2017   D. Fuel exports and banking risks, by region    C. Fuel exports (% GDP) vs. banking risks, 2017  45 100% 0 KWT 90% 40 3 4 6 80% 35 Fuel exports (% GDP), 2017 OMN AZE 9 7 COG 70% 2 0 1 2 30 ARE 60% 25 3 DZA 50% SAU MOZ 9 20 KAZ 40% 6 3 NOR 4 15 SGP IRN 30% RUS 10 MYS GHA NGA 20% 7 LTU 4 1 1 5 SWE AUS 10% 5 ISR 2 2 NZL LUX CHE CHL 1 0 0% 0 10 30 50 70 EAP ECA LAC MENA SA SSA EIU banking risk index (100=High), 2017 low both high climate high banking high both     E.Fuel exports (% GDP) vs. public debt risk, 2017  F. Fuel exports and public debt risks, by region  45 100% 0 KWT 90% 40 3 5 4 1 Fuel exports (% GDP), 2017 80% 35 OMN AZE 8 7 70% 1 2 COG 30 3 ARE 60% 25 50% 1 20 SAU DZA 6 3 3 MOZ 40% 10 KAZ 4 15 NOR SGP IRN 30% RUS NGA 10 GHA 20% 5 1 5 1 5 AUSISR 10% 3 SWE 3 2 NZLLUX CHL CHE 0% 1 0 JOR 10 30 50 70 EAP ECA LAC MENA SA SSA EIU country index (100=High), 2017 low both high climate high debt high both     Note: Panels A, C, and E: Countries above (below) country median in Notre Dame Readiness indicator in green (red). Panel A: average losses (%  GDP) between 2005 and 2017.  Panels  B,  D,  and  F:  columns  show  proportion  of  countries  in  each  category  (i.e.,  low  climate  and  macro‐financial  risks,  high  climate‐low  macro‐ financial risks, low climate‐high macro‐financial risks, high climate and macro‐financial risks) by region. Thresholds are country median values of  EIU  indicator  or  climate  variable  as  of  2017  (historical  country  median  for  the  case  of  fuel  exports).  Numbers  in  columns  are  the  number  of  countries in each category. EIU data for Saudi Arabia as of 2016.  Source: EIU Credit Risk Model, GermanWatch, Notre Dame GAIN, WDI. Staff calculations.  39    Policy Considerations  Based on the analysis, we offer nine policy considerations.  1. There is increasing awareness that climate change poses significant macro‐financial risks (see Box 6).  Climate  change  poses  physical  risks  stemming  from  the  potential  economic  losses  of  more  frequent  and intense natural disasters as well as transition risks arising from the uncertain adjustment process  towards  a  more  resilient,  low‐carbon  economy.  These  risks  pose  significant  challenges  for  macro‐ financial management: if realized, they can damage the balance sheets of governments, households,  firms,  and  financial  institutions  due  the  adverse  impacts  on  investment  and  economic  growth,  fiscal  revenue and expenditure, debt sustainability, and the valuation of financial assets.  2. Macro‐financial  risks  in  turn  may  restrain  the  ability  of  policy  makers  and  financial  markets  to  implement  and  finance  climate  mitigation  and  adaptation  measures.  Climate  change  mitigation  and  adaptation  require  strong  public  and  private  balance  sheets.  For  example,  a  weak  fiscal  position  reduces  the  scope  for  implementing  disaster  management  strategies,  for  reducing  the  dependence  on  carbon‐entangled  fiscal  revenues,  and  for  financing  climate‐resilient  public  infrastructure.  Similarly,  these  risks  could  impede  the  flow  of  finance  to  green  financial  instruments  which  would  slow down the transition to a low‐carbon economy.   3. Economic risks and costs are likely underestimated in current models, and new approaches to capture  “deep risks” are needed. Current projections significantly underestimate the economic cost of climate  change. New work is underway to address some of the shortcomings of existing work, including doing  a better job of capturing potential non‐linearities, irreversibility in environmental stocks, and tipping  points,  which  when  crossed  would  lead  to  self‐feeding  accelerating  temperature  increases  with  catastrophic outcomes for humanity.   4. Climate‐related risks may still be underpriced, thus hampering the transition to a low‐carbon economy  and  efficient  risk  management.  This  may  be  the  case  because  they  materialize  beyond  investor  horizons; are not adequately measured and disclosed; and social and environmental externalities are  not properly accounted for.  5. Fiscal policy and the financial sector are key actors in climate mitigation and adaptation efforts. Pricing  carbon  to  adequately  reflect  the  damages  caused  by  greenhouse  emissions  is  a  key  lever  to  curb  greenhouse  emissions.  Public  expenditure  on  activities  that  support  climate  mitigation  and  adaptation are needed, such as investments in research on the low‐carbon transition and alternative  energies.  Given  the  long‐time  horizon  of  investments,  it  is  particularly  important  to  make  financial  flows  consistent  with  low‐carbon  and  climate‐resilience  objectives.  The  financial  sector  can  play  an  important  role  in  mobilizing  longer‐term  funding  for  these  “green”  investments  while  providing  investors  with  assets  that  match  their  long‐term  liabilities.  But  there  is  a  need  for  regulatory  action  and  market‐making  at  the  domestic  and  international  levels  to  mobilize  these  financial  streams  as  well as to protect the financial sector from climate risks.  6. There are potentially important interactions between monetary policy and climate change risks. Policy  makers and academics are only starting to explore these interactions and more work is needed in this  area.  7. Many  countries  face  the  double  jeopardy  of  elevated  climate  related  and  macro‐financial  risks.  The  simultaneous  presence  of  elevated  climate  related  and  macro‐financial  risks  implies  that  these  countries have limited macro‐financial resilience to physical climate risks and limited macro‐financial  capacity  for  adaptation  and  mitigation.    This  underlines  the  urgency  for  policy  makers  to  reduce  macro‐financial  risks.    As  there  appears  to  be  a  positive  correlation  between  macro‐financial  and  40    climate related risks, reducing macro‐financial risks in countries under double jeopardy may need to  be considered in the context of international efforts to tackle climate change.  8. Climate‐related  risks  are  not  yet  widely  integrated  into  macro‐financial  management.  Even  though  there  is  increasing  recognition  of  the  macro‐financial  risks  posed  by  climate  change,  these  risks  are  not yet widely reflected in monetary, fiscal and financial management practices.  The first step in this  process  would  be  an  explicit  assessment  and  reporting  of  such  risks,  followed  by  the  design  and  implementation of strategies on how to reflect these risks in fiscal and financial sector management.  A number of initiatives – most prominently, the Coalition of Finance Ministers for Climate Action and  the Network for Greening the Financial System – have recently been established to support countries  in mainstreaming climate change in policy frameworks. However, the optimal balance of macro, fiscal,  and  financial  policies  is  currently  unclear  and  requires  further  analysis,  given  complementarity  and  substitution effects.  9. Transition  to  low  carbon‐economy  should  be  better  integrated  into  growth  analytics  and  strategies.  Climate change will result in significant structural transformation of economies and therefore impact  economic growth. Accumulating evidence suggests that the implementation of climate mitigation and  adaptation  measures  could  be  a  significant  driver  of  economic  growth.   However,  the  later  climate  actions are adopted, the more costly and disruptive the transition will be.  Box  6.  Selected  examples  of  global  and  regional  macro‐financial  initiatives  on  climate  change     Several  initiatives  are  underway  at  the  global  and  regional  levels  to  manage  risks  and  to  support  the  deployment of macro‐financial instruments to address climate mitigation and adaptation needs:   Finance Ministries. The Coalition of Finance Ministers for Climate Action is a group of 44 Finance  Ministers  who  have  committed  to  take  collective  action  to  address  climate  change,  encourage  ambition, and sharing knowledge and best practices. In 2019, the Coalition endorsed the “Helsinki  Principles,” which identify steps member countries will take to achieve the Paris Agreement goals.    Central Banks. The Network for Greening the Financial System (NGFS) is a group of Central Banks  and Supervisors from 42 countries that exchange experiences, share best practices, contribute to  the  development  of  environment  and  climate  risk  management  in  the  financial  sector,  and  mobilize  mainstream  finance  to  support  the  transition  toward  a  sustainable  green  economy.  Its  purpose is to define and promote best practices to be implemented within and outside the NGFS  Membership and to conduct or commission analytical work on green finance. The NGFS published  a report in April 2019 which offers recommendations to better integrate climate‐related risks into  financial stability surveillance and prudential frameworks.   G20.  The  Green  Finance  Study  Group,  later  renamed  the  Sustainable  Finance  Study  Group,  was  launched by G20 members to identify barriers to green finance and to develop voluntary options  to mobilize private capital for green investment.1 Currently, this group is no longer active.    Financial  Stability  Board  (FSB).  The  private  sector‐led  Task  Force  on  Climate‐related  Financial  Disclosures  was  created  in 2017 by  the  FSB, given  the  importance  of  internationally  comparable  and  consistent  disclosures.  The  Task  Force  developed  a  framework  to  create  more  effective  financial  disclosures  for  financial  and  non‐financial  firms  on  climate‐related  risks  and  opportunities. Several countries have implemented guidance or mandates for public corporations  to  use  the  framework  for  their  climate‐related  disclosures.  However,  adoption  is  still  quite  limited.  The  TCFD  will  deliver  its  third  status  report  in  2020  on  the  adoption  of  its  recommendations.   Disclosure Standards. The Climate Disclosure Standards Board (CDSB) is a non‐profit organization  working  to  provide  material  information  for  investors  and  financial  markets  through  the  41    integration of climate change‐related information into mainstream financial reporting. The CDSB  standards feed into the TCFD framework.   Accounting  Standards.  The  Sustainability  Accounting  Standards  Board  (SASB)  formulated  standards  which  are  designed  to  help  businesses  identify,  manage,  and  report  on  the  sustainability  topics  that  are  material  to  investors.  SASB’s  standards  were  developed  with  input  from  a  wide  range  of  market  participants  and  are  tailored  for  specific  industries.  The  SASB  standards feed into the CDSB framework.   Securities  Regulators.  The  International  Organization  of  Securities  Commissions  (IOSCO)  is  an  association  of  organizations  that  regulate  the  world’s  securities  and  futures  markets.  In  2019  IOSCO  issued  a  specific  set  of  recommendations  on  how  its  members  can  better  regulate  sustainable finance activities, “given the significance of the associated risks and opportunities.”1  IOSCO’s Sustainable Finance Network aims to foster exchange of information and best practices.   The  Insurance  Sector.  The  Sustainable  Insurance  Forum  and  The  International  Association  of  Insurance  Supervisors  (IAIS),  jointly  published  in  2018,  an  issues  paper  that  highlighted  that  climate‐related  risks  present  significant  material  challenges  for  the  insurance  sector  through  underwriting  and  investment  activities  and  that  insurance  supervisors  should  increase  their  understanding of climate risks and develop supervisory capabilities. The IAIS and the Sustainable  Insurance Network will also prepare a report on TCFD implementation and disclosure practices in  the insurance sector.   The  Insurance  Development  Forum  (IDF).  The  IDF  is  a  public/private  partnership  led  by  the  insurance industry and supported by international organizations. It aims to optimize and extend  the use  of  insurance  and  its  related  risk  management capabilities  to build greater  resilience  and  protection  for  people,  communities,  businesses,  and  public  institutions  that  are  vulnerable  to  disasters  and  their  associated  economic  shocks.   The  IDF  was  first  announced  at  the  United  Nations  Conference  of  the  Parties  (COP21)  Paris  Climate  Summit  in  2015  and  was  officially  launched by leaders of the United Nations, the World Bank, and the insurance industry in 2016.   The  Banking  Sector.  The  Sustainable  Banking  Network  (SBN)  is  a  community  of  financial  sector  regulatory  agencies  and  banking  associations  from  emerging  markets  committed  to  advancing  sustainable finance in line with international good practice. The 38 member countries represent  $43  trillion  (85  percent)  of  the  total  banking  assets  in  emerging  markets.   The  IFC  serves  as  the  SBN Secretariat.    The  Private  Sector.  The  Climate  Finance  Leadership  Initiative  (CFLI)  convenes  companies  to  mobilize and scale private capital for climate solutions. Michael Bloomberg formed the CFLI at the  request  of  UN  Secretary‐General  António  Guterres.  CFLI  members  explore,  test,  and  scale  products,  services,  and  investment  approaches  to  help  drive  the  transition  to  a  low‐carbon  economy.   Investors.  The  United  Nations‐supported  Principles  for  Responsible  Investment  (UNPRI)  is  an  international network of investors working together to put the six UNPRI principles into practice.  The  principles  offer  a  menu  of  possible  actions  for  incorporating  ESG  issues  into  investment  practice.   Europe.  As follow‐up to its Action Plan, the EU launched a Technical Expert Group to support the  European  Commission  (EC)  with  the  design  and  implementation  of  a  taxonomy  for  sustainable  economic  activities.  The  European  Systematic  Risk  Board  (ESRB)  is  also  taking  important  steps  towards  developing  a  monitoring  framework  for  climate‐related  risks.  The  EC  has  developed  a  taxonomy that aims to help investors increase their capital allocation to sustainable activities.    Megacities. C40 is a network of the world’s megacities committed to addressing climate change.  C40 supports cities to collaborate effectively, share knowledge, and in so doing, drive meaningful,  measurable and sustainable action on climate change. The Global Covenant of Mayors for Climate  and  Energy  unites  more  than  7,100  cities  in  119  countries  in  the  shared  goal  of  fighting  climate  change through coordinated local climate action.        42    References  Avner,  Paolo  and  Rentschler,  Jun  E.  and  Hallegatte,  Stephane,  Carbon  Price  Efficiency:  Lock‐In  and  Path  Dependence  in  Urban  Forms  and  Transport  Infrastructure  (June  1,  2014).  World  Bank  Policy  Research  Working Paper No. 6941. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2458729  Bank  of  England.  2015.  The  impact  of  climate  change  on  the  UK  insurance  sector.  https://www.bankofengland.co.uk/‐/media/boe/files/prudential‐regulation/publication/impact‐of‐ climate‐change‐on‐the‐uk‐insurance‐sector.pdf  Bank  of  England.  2018.  Transition  in  thinking:  The  impact  of  climate  change  on  the  UK  banking  sector.  https://www.bankofengland.co.uk/‐/media/boe/files/prudential‐regulation/report/transition‐in‐thinking‐the‐ impact‐of‐climate‐change‐on‐the‐uk‐banking‐sector.pdf  Battiston, Stefano & Mandel, Antoine & Schuetze, Franziska & Visentin, Gabriele. 2017. A Climate Stress‐ Test  of  the  Financial  System.  Nature  Climate  Change.  7.  10.2139/ssrn.2726076.  Bernardini,  E.,  J.  Di  Giampaolo, I. Faiella, and R. Poli. Forthcoming. “The impact of carbon risk on stock returns: evidence from  the European electric utilities”, Journal of Sustainable Finance and Investment.  Brei, Michael, Mohan, Preeya and Strobl, Eric. 2019. The impact of natural disasters on the banking sector:  Evidence  from  hurricane  strikes  in  the  Caribbean,  The  Quarterly  Review  of  Economics  and  Finance,  72,  issue C, p. 232‐239.Blunden, J., D. S. Arndt, and G. Hartfield , Eds., 2018: State of the Climate in 2017. Bull.  Amer. Meteor. Soc., 99 (8), Si–S332, doi:10.1175/2018BAMSStateoftheClimate.1.  Buhr,  Bob and Volz,  Ulrich and Donovan,  Charles and Kling,  Gerhard and Lo,  Yuen and Murinde,  Victor and Pullin,  Natalie.  2018. Climate  Change  and  the  Cost  of  Capital  in  Developing  Countries. London  and Geneva: Imperial College London; SOAS University of London; UN Environment.  Burke  ,  M.,  S.  Hsiang,  and  E.  Miguel.  2015.  Global  Nonlinear  Effect  of  Temperature  on  Economic  Production. Nature. 527: 235‐239  Burzynskia,  M.,  Ch.  Deuster,  F.  Docquier,  J.  de  Melo.  2019.  Climate  Change,  Inequality,  and  Human  Migration.  IZA Discussion Paper Series No. 12623. September 2019.  Carleton, T.A. and S.M. Hsiang. 2016. Social and economic impacts of climate. Science. 9 September 2016.  Carney, M. 2015. “Breaking the Tragedy of the Horizon—Climate Change and Financial Stability.” Speech  by the Governor of the Bank of England, London, September 29.  Carney, M. 2019.  Firms ignoring climate crisis will go bankrupt, says Mark Carney.  The Guardian. October  13, 2019.  Climate  Policy  Initiative.  2018.  Global  Climate  Finance:  An  Updated  View  2018.  https://climatepolicyinitiative.org/publication/global‐climate‐finance‐an‐updated‐view‐2018/  Cust,  J.,  and  D.  Mihalyi.  2017.  “Evidence  for  a  Presource  Curse?  Oil  Discoveries,  Elevated  Expectations,  and  Growth  Disappointments.”  Policy  Research  Working  Paper  8140,  World  Bank,  Washington,  DC.  http://documents.worldbank.org/curated/en/517431499697641884/Evidence‐for‐a‐presource‐curse‐oil  ‐discoveries‐elevated‐expectations‐and‐growth‐disappointments.  DG Trésor, Banque de France and ACPR. 2017. Evaluating climate change risks in the banking sector”.   43    Debelle. G. 2019. Climate Change and the Economy. Speech at the Public Forum hosted by the Centre for  Policy Development Sydney. March 12, 2019.  Delis, M., K. de Greiff, and S. Ongena. 2019. “Being Stranded with Fossil Fuel Reserves? Climate Policy Risk  and the Pricing of Bank Loans”, Swiss Finance Institute Research Paper No. 18‐10.  DNB.  2019.  DNBulletin:  Energy  efficiency  is  factored  in  well  in  the  Dutch  housing  market.  DNBulletin:  Energy  efficiency  is  factored  in  well  in  the  Dutch  housing  market.  https://www.dnb.nl/en/news/news‐ and‐archive/DNBulletin2019/dnb385503.jsp  Duan,  T.  and  F.  Weikai  Li.  2019.   “Worrying  About  Climate  Change:  Evidence  from  Mortgage  Lending”,  SSRN mimeo.  Economides,  G.,  A  Xepapadeas.  2019.  The  effects  for  climate  change  on  a  small  open  economy.  CESifo  Working Paper 7582. March 2019.  Edenhofer, O., B. Knopf, C. Bak, A. Bhattacharya. 2017. Aligning Climate Policy with Finance Ministers’ G20  agenda. Commentary. Nature Climate Change. Vol 7. July 2017.   EIU (Economist Intelligence Unit). 2015. ‘The Cost of Inaction: Recognizing the Value at Risk from Climate  Change’.  Available  at:  https://www.eiuperspectives.economist.com/  sites/default/files/The%20cost%20of%20inaction_0.pdf  ESRB Advisory Scientific Committee. 2016. “Too late, too sudden: Transition to a low‐carbon economy and  systemic risk”  European  Central  Bank.  2019.  Climate  change  and  financial  stability”.  Published  as  part  of  the  Financial  Stability Review May 2019  Farmer,  J.D.,  C.  Hepburn,  P.  Mealy,  A.  Teytelboym.  2015.  A  Third  Wave  in  the  Economics  of  Climate  Change. Environmental Resource Economics. (2015) 62:329‐357  GCA  (Global  Commission  on  Adaptation).  2019.  Adapt  Now:  A  Global  Call  for  Leadership  on  Climate  Resilience. September 2019.  Geneva  Association.  2018.  Climate  Change  and  the  Insurance  Industry:  Taking  Action  as  Risk  Managers  and Investors – Perspectives from C‐level executives in the insurance industry. January 2018.  Geneva Association, 2019  Gruebler, A., N. Nakicenovic, W.D. Nordhaus (eds). 2002. Technological Change and the Environment.    Hallegatte,  S.,  A.  Shah,  R.  Lempert,  C.  Brown,  S.  Gill.  2012.  Investment  Decision  Making  Under  Deep  Uncertainty  –  Application  to  Climate  Change.    World  Bank  Policy  Research  Working  Paper  6193.  September 2012.  Hallegatte,  S.,  M  Bangalore,  L.  Bonzanigo,  M.  Fay,  T.  Kane,  U.  Narloch,  J.  Rozenberg,  D.  Treguer,  and  A.  Vogt‐Schilb  Heine,  D.,  W.  Semmler,  M.  Mazzucato,  J.P.  Braga,  M.  Flaherty,  A.  Gevorkyan,  E.  Hayde,  and  S.  Radpour.  2019.  Financing  Low‐Carbon  Transitions  through  Carbon  Pricing  and  Green  Bonds.    World  Bank  Policy  Research Paper 8991. August 2019.    44    Hsiang,  S.  and  A.  Jina.  2014.  “The  Causal  Effect  of  Environmental  Catastrophe  on  Long‐Run  Economic  Growth: Evidence From 6,700 Cyclones.” NBER Working Paper No. 20352. July 2014  Hsiang, S., R. Kopp, A. Jina, J. Rising, M. Delgado, S. Mohan, D.J. Rasmussen, R. Muir‐Wood, P. Wilson, M.  Oppenheimer,  K.  Larsen,  and  T.  Houser.  2017.  Estimating  economic  damage  from  climate  change  in  the  United States, Science, 356, 1362–1369, 2017.  IAIS/SIF (2018), Issues Paper on Climate Change Risks to the Insurance Sector  IFC.  2019.  Sustainable  Banking  Network:  Global  Progress  Report.  https://www.ifc.org/wps/wcm/connect/topics_ext_content/ifc_external_corporate_site/sustainability‐ at‐ifc/company‐resources/sustainable‐finance/sbn  IOSC  (International  Organization  of  Securities  Commissions).  2019.  Sustainable  finance  in  emerging  markets  and  the  role  of  securities  regulators.  https://www.iosco.org/library/pubdocs/pdf/IOSCOPD621.pdf.  IPCC. 2014. Climate Change 2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth  Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, R.K. Pachauri  and L.A. Meyer (eds.)]. IPCC, Geneva, Switzerland, 151 pp.  IPCC.  2018.  Global  Warming  of  1.5°C.An  IPCC  Special  Report  on  the  impacts  of  global  warming  of  1.5°C  above  pre‐industrial  levels  and  related  global  greenhouse  gas  emission  pathways,  in  the  context  of  strengthening the global response to the threat of climate change, sustainable development, and efforts  to eradicate poverty [Masson‐Delmotte, V., P. Zhai, H.‐O. Pörtner, D. Roberts, J. Skea, P.R. Shukla, A. Pirani,  W.  Moufouma‐Okia,  C.  Péan,  R.  Pidcock,  S.  Connors,  J.B.R.  Matthews,  Y.  Chen,  X.  Zhou,  M.I.  Gomis,  E.  Lonnoy, T. Maycock, M. Tignor, and T. Waterfield (eds.)]. In Press.  J. Klomp. 2014. Financial fragility and natural disasters: an empirical analysis. Journal of Financial Stability,  Volume 13, pp. 180‐192.Krogstrup, S., W. Oman. 2019. Macroeconomic and Financial Policies for Climate  Change Mitigation: A Review of the Literature. IMF Working Paper WP/19/185. September 2019.  Krutlli, M., B. Roth Tran, and S. Watugala. 2019. “Pricing Poseidon: extreme weather uncertainty and firm  return dynamics”, Finance and Economics Discussion Series 2019‐054, Board of Governors of the Federal  Reserve System, Washington D.C.  Maynard, T., N. Beercroft, S. Gonzalez, L. Restell, and R. Toumi. 2014. Catastrophe Modeling and Climate  Change. Lloyd’s of London.   McKibbin,  W.J.,  A.C.  Morris,  P.J.  Wilcoxen,  A.J.  Panton.    2017.  Climate  Change  and  Monetary  Policy:  Dealing with Disruption.  Climate and Energy Economics Project.  Brookings. November 30, 2017.  Melecky,  M.  and  C.  Raddatz.  2011.  How  Do  Governments  Respond  after  Catastrophes?  Natural‐Disaster  Shocks  and  the  Fiscal  Stance.  World  Bank  Policy  Research  Paper  5564.  February  2011.  http://documents.worldbank.org/curated/en/202541468026361854/pdf/WPS5564.pdf  Mittnik, S., W. Semmler, and A. Haider. 2019. Climate Disaster Risks – Empirics and a Multi‐Phase Dynamic  Model. IMF Working Paper WP/19/145. July 2019.  New  Climate  Economy.  2014.  Better  Growth,  Better  Climate.   Technical  Report.  The  Global  Commission  on the Economy and Climate.  45    New  Climate  Economy.  2018.  Unlocking  the  Inclusive  Growth  Story  of  the  21st  Century:  Accelerating  Climate Action in Urgent Times.    NGFS (Network for Greening the Financial System). 2019. Network for Greening the Financial System: First  Comprehensive  Report.  https://www.banque‐france.fr/en/financial‐stability/international‐role/network‐ greening‐financial‐system    NGFS  (Network  for  Greening  the  Financial  System).  2019a.  Macroeconomic  and  financial  stability:  Implications of climate change. Technical supplement to the First comprehensive report. July 2019  Nordhaus,  W.  2015.  "Climate  Clubs:  Overcoming  Free‐Riding  in  International  Climate  Policy."  American  Economic Review, 105 (4): 1339‐70.  Nordhaus,  W.  2017.  Projections  and  Uncertainties  in  an  Era  of  Minimal  Climate  Politics.  NBER  Working  Paper Series. WP 22933. September 2017.   Ulrich Schüwer, Claudia Lambert, Felix Noth. 2019. How Do Banks React to Catastrophic Events? Evidence  from  Hurricane  Katrina,  Review  of  Finance,  Volume  23,  Issue  1,  Pages  75–116,  https://doi.org/10.1093/rof/rfy010OECD.  2015.  The  Economic  Consequences  of  Climate  Change.  OECD  Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264235410‐en.   OECD. 2017. Investing in Climate, Investing in Growth. OECD Publishing: Paris.  OECD.  2019.  OECD  Pension  Markets  in  Focus.  https://www.oecd.org/daf/fin/private‐ pensions/pensionmarketsinfocus.htm.  Olson, M. 1977. The treatment of externalities in national income statistics. In L. Wingo & A. Evans (Eds.),  Public Economics and the Quality of Life. Johns Hopkins University Press, Baltimore, Maryland.  Pigato,  M.  2019  (ed.).  Fiscal  Policies  for  Development  and  Climate  Action.  International  Development  in  Focus. Washington, DC: World Bank   Piontek,  F.,  M.  Kalkuhl,  E.  Kriegler,  A.  Schultes,  M.  Leimbach,  O.  Edenhofer,  N.  Bauer.  2018.  Economic  Growth Effects of Alternative Climate Change Impact Channels in Economic Modeling. Environmental and  Resource Economics (2019) 73:1357–1385 https://doi.org/10.1007/s10640‐018‐00306‐7.   Regelink, M., H. J. Reinders, M. Vleeschhouwer, and I. van de Wiel. 2017. Waterproof? An Exploration of  Climate‐Related Risks for the Dutch Financial Sector. Amsterdam: De Nederlandsche Bank. Regelink et al.  2017.  Rozenberg, J., and M. Fay, eds. 2019. Beyond the Gap: How Countries Can Afford the Infrastructure They  Need  while  Protecting  the  Planet.  Sustainable  Infrastructure  Series.  Washington,  DC:  World  Bank.  doi:10.1596/978‐1‐4648‐1363‐4. License: Creative Commons Attribution CC BY 3.0 IGO  Sartor,  O.  2018.  Implementing  coal  transitions:  Insights  from  case  studies  of  major  coal‐consuming  economies. IDDRI and Climate Strategies.  Schotten, G., S. van Ewijk, M. Regelink, D. Dicou, and J. Kakes. 2016. “Time for Transition: An Exploratory  Study of the  Transition to  a Carbon‐Neutral Economy.” DNB Occasional Studies 1402, De Nederlandsche  Bank N.V.  46    Stanley, M. C., J. E. Strongman, R. B. Perks, H. Ba Thanh Nguyen, W. Cunningham, A. D. Schmillen, and M.  S.  McCormick.  2018.  “Managing  Coal  Mine  Closure:  Achieving  a  Just  Transition  for  All.”  World  Bank,  Washington,  DC.  Van  der  Ploeg,  F.  2011.  “Natural  Resources:  Curse  or  Blessing?”  Journal  of  Economic  Literature 49 (2): 366–420  Stein, P. 2018. Scale up Climate Finance through the Financial Sector: 30 by 30 zero. International Finance  Corporation.  Stern,  N.  2008.  The  Economics  for  Climate  Change.  Richard  T.  Ely  Lecture.  American  Economic  Review:  Papers and Proceedings 2008. 98:2. 1‐37.  Stern,  N.   2016.  Economics:  Current  climate  models  are  grossly  misleading.   Nature:  353/6304.  407‐409.  25 February 2016.  Taskforce  on  Climate‐related  Financial  Disclosures  (TCFD).  2017.  Final  Report:  Recommendations  of  the  Task  Force  on  Climate‐related  Financial  Disclosures.  https://www.fsb‐tcfd.org/publications/final‐ recommendations‐report/  Sullivan, R., W. Martindale. E. Feller, and A. Bordon. 2015. Fiduciary Duty in the 21st Century. UN Principles  for Responsible Investment (PRI).  UNCTAD.  2019.  Developing  countries  face  $2.5  trillion  annual  investment  gap  in  key  sustainable  development  sectors,  UNCTAD  report  estimates.  https://unctad.org/en/pages/PressRelease.aspx?OriginalVersionID=194  UNEP. 2014. Adaptation Gap Report 2014. Nairobi: United Nations Environment Programme  UNEP. 2016. Adaptation Finance Gap Report 2016. Nairobi: United Nations Environment Programme  UNEP. 2017. Adaptation Gap Report 2017. Nairobi: United Nations Environment Programme  UNEP. 2018. Emissions Gap Report 2018. Nairobi: United Nations Environment Programme  UNEP  Finance  Initiative.  2014.  Stability  &  Sustainability  in  Banking  Reform:  Are  Environmental  Risks  Missing  in  Basel III?   https://www.unepfi.org/publications/banking‐publications/stability‐sustainability‐in‐banking‐reform‐ are‐environmental‐risks‐missing‐in‐basel‐iii‐2/  USGCRP. 2017. Climate Science Special Report: Fourth National Climate Assessment, Volume I [Wuebbles,  D.J.,  D.W.  Fahey,  K.A.  Hibbard,  D.J.  Dokken,  B.C.  Stewart,  and  T.K.  Maycock  (eds.)].  U.S.  Global  Change  Research Program, Washington, DC, USA, 470 pp, doi: 10.7930/J0J964J6.  US‐IAWG.  2016.  Technical  Support  Document:  Technical  Update  on  the  Social  Cost  of  Carbon  for  Regulatory Impact Analysis – Under Executive Order 12866. August 2016  Vermeulen, R.,E. Schets, M. Lohuis, B. Kolbl, D. Jansen, and W. Heeringa, 2018. "An energy transition risk  stress test for the financial system of the Netherlands," DNB Occasional Studies 1607, Netherlands Central  Bank, Research Department.  Von  Peter,  Goetz,  Sebastian  von  Dahlen,  Sweta  Saxena  (2012).  Unmitigated  disasters?  New  evidence  on  the macroeconomic cost of natural catastrophes, BIS Working Paper No 394  Weitzman, M. L. On Modeling and Interpreting the Economics of Catastrophic Climate Change. Review of  Economics and Statistics [Internet]. 2009;91 (1) :1‐19.  47    World Meteorological Organization. 2018. State of the Climate ‐ Extreme weather and high impacts. Press  release No. 22032018. March 22. 2018      48    Annex 1: Methodology, data, and estimates  Methodology and data  For each type of climate change risk (i.e., physical‐weather related, physical‐gradual, and transition risks),  we established a quantitative framework that allows us to capture potential associations between climate  change indicators and macro‐financial variables. We use country‐level annual information between 2005  and  2017  for  physical‐weather  related  risks,  and  information  for  2017  or  the  latest  information  for  both  physical‐gradual and transition risks. These illustrative econometric exercises have the purpose to indicate  potential  statistical  relationships  between  climate  change  indicators  and  macro‐financial  indicators,  but  they do not pretend to illustrate any causality between those two sets of indicators.  Physical (weather‐related disaster) risk vs. Macro‐Financial Indicators: We use a panel data framework  with  country  and  year  fixed  effects  and  robust  errors,  with  annual  information  from  2005  to  2017.  The  sources  of  information  are  GermanWatch,  WDI,  FinStats,  and  EIU.  In  order  to  identify  extreme  climate  change‐weather related shocks with potential macro‐financial effects, we created a dummy variable that  equals 1 for weather‐related events with losses equivalent to 1% of GDP or more, and 0 otherwise. As the  distribution  of  the  variable  “losses  (%  GDP)”  has  a  large  tail  to  the  right  of  the  distribution  (i.e.,  weather  events with large losses but low probability of occurrence), the threshold 1% of GDP is equivalent to the  95th percentile of the distribution.14  Table A1.2 shows the results of the econometric framework.  Physical (gradual) risk vs. Macro‐Financial Indicators:  Given the slow movement over time of the Notre  Dame  Vulnerability  Index  and  its  components,  we  use  an  OLS  cross‐country  regression  framework  with  robust errors in order to capture variability across countries in our estimations. The sources of information  are the Notre Dame‐GAIN index, WDI, FinStats, and EIU. Table A1.3 shows the results of the econometric  framework.  Transition risk vs. Macro‐Financial Indicators: Similarly, given  the  slow movement over time of the CO2  intensity and fossil fuel exports (% GDP), we use an OLS cross‐country regression framework with robust  errors  in  order  to  capture  variability  across  countries  in  our  estimations.  The  sources  of  information  are  WDI, FinStats, and EIU. Table A1.4 shows the results of the econometric framework.                                                                   14  We estimate similar econometric exercises using losses equivalent to 3% and 5% GDP as thresholds with similar  results.  49    Table A1.1. Descriptive Statistics    Obs Mean Std. Dev. Min Max 25th pctile 75th pctile General  Government Debt (% GDP) 1527 50.4 33.9 0.113 245.5 28.3 64.3 Primary Balance  (% GDP) 1,502 ‐0.97 4.8 ‐35.1 49.1 ‐2.9 0.82 Sovereign Rating (1=lowest, 21=highest) 1,137 12.2 5.1 1 21 7.8 16.4 Non‐performing loans (% Total  Assets) 1,062 6.4 6.8 0 54.5 2.2 8.4 Provisions (% NPLs) 1,036 70.1 46.3 0 604.1 43.9 79.8 EIU Country Risk Index  (0‐100) 893 47.7 13.5 12 84.3 38.5 57.3      Macro 893 51.2 15.2 8 91 40 63      Banking 893 49.9 13.8 16 83 40 60      Debt 893 47.5 15.1 5 87.7 38 57.7 Dummy disaster loss 1,527 0.053 0.22 0 1 0 0 GDP percapita (PPP US dollar) 1,527 17,351.8 18,287.2 622.7 120,366.3 3849 25,382 Vulnerability (100=highest) 1,499 43.9 9.5 25.9 68.3 36.8 68.4 Exposure  (100=highest) 1,525 43.8 7.3 27.3 72.2 38.6 49 Sensitivity (100=highest) 1,443 38.9 10.1 11.9 62.6 31.3 46.7 Capacity (100=highest) 1,493 48.7 16.5 16 87.3 37.1 62.5 CO2 intensity  (kg per kg oil  equivalent) 803 2.1 0.79 0.09 3.6 1.6 2.7 Fossil  Fuel  Exports (%GDP) 1,527 6.1 12.2 0 70.1 0.11 4.6        50    Table A1.2: Physical (weather‐related disaster) risk vs. Macro‐Financial Indicators  General  Government Debt        EIU Country Risk Index (%GDP) Non‐ Sovereign  Primary  performing  Level Change Rating       Provisions   VARIABLES Balance      loans          (1=l owes t,  (%  NPLs ) (% GDP) (%  Tota l   Annual   Cumulated  21=hi ghes t) As s ets ) Index Macro Banking Debt Change after  1  year Dummy disaster  loss 0.016 1.855** 3.183** ‐0.048 ‐0.207 1.173** ‐9.694* 1.099 1.552** 1.016 1.637** (0.010) (2.534) (2.502) (‐0.075) (‐1.240) (2.200) (‐1.813) (1.621) (2.037) (1.469) (2.203) Dummy disaster  loss  (‐1) 2.422** 1.124* ‐0.007 ‐0.507 ‐0.240 0.495 ‐8.189 1.752** 2.147** 1.693** 1.918** (2.029) (1.685) (‐0.006) (‐0.963) (‐1.475) (1.096) (‐1.186) (2.405) (2.178) (2.472) (2.260) Dummy disaster  loss  (‐2) 0.832 ‐0.483 ‐0.933 ‐0.626 ‐0.329* ‐0.040 ‐0.848 1.570** 0.370 1.546** 1.174 (0.764) (‐0.696) (‐0.747) (‐1.492) (‐1.944) (‐0.081) (‐0.270) (2.102) (0.339) (2.157) (1.451) Observations 1,527 1,525 1,524 1,519 1,146 1,063 1,037 903 903 903 903 Country Effects Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Year  Effects Y Y y Y Y Y Y Y Y Y Y No. Countries 179 179 179 177 135 136 134 123 123 123 123    Note: Panel data estimation with country and year fixed effects. Annual information 2005‐2017. Dummy disaster loss is equal 1 if disaster loss is 1% of GDP or higher, 0 otherwise.   Data of disaster losses from GermanWatch. Controlled by GDP percapita  Robust t‐statistics in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                      51              Table A1.3: Physical (gradual warming) risk vs. Macro‐Financial Indicators  Sovereign Rating      Non‐performing  Gen. Gov. Debt       Provisions          EIU Country Risk Index (1=lowest,  loans              VARIABLES (%GDP) (% NPLs) 21=highest) (% Total  Assets) Index Macro Banking Debt (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) (14) (15) (16) Vulnerability (100=highest) ‐0.668* ‐0.166*** ‐0.170 ‐1.173** 0.697*** 0.868*** 0.687*** 0.729*** (‐1.920) (‐3.217) (‐0.949) (‐2.089) (3.316) (4.640) (3.270) (3.229) Exposure (100=highest) 0.925* 0.016 ‐0.103 ‐0.122 ‐0.350* ‐0.270 ‐0.440* ‐0.256 (1.935) (0.424) (‐0.988) (‐0.227) (‐1.683) (‐1.485) (‐1.929) (‐1.277) Sensitivity (100=highest) 1.030*** ‐0.114*** 0.148 ‐1.552** 0.377*** 0.348*** 0.337** 0.473*** (2.987) (‐3.385) (1.429) (‐2.557) (2.779) (2.688) (2.270) (3.411) Capacity (100=highest) ‐1.278*** ‐0.059* ‐0.175 0.345 0.405** 0.476*** 0.462** 0.326* (‐3.642) (‐1.760) (‐1.271) (0.758) (2.456) (3.074) (2.628) (1.896) Observations 172 162 128 124 78 75 77 74 80 79 80 79 80 79 80 79 R‐squared 0.024 0.162 0.657 0.684 0.044 0.080 0.100 0.170 0.436 0.534 0.498 0.568 0.417 0.526 0.475 0.551    Note: OLS estimation with robust errors. Data for 2017 or latest available. Notre Dame ‐ GAIN Vulnerability Index, and subcomponents (Exposure, sensitivity and adaptative capacity). Controlled by GDP  percapita  Robust t‐statistics in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1        52      Table A1.4. Transition risk vs. Macro‐Financial Indicators  General   Sovereign Rating    Non‐performing  EIU Country Risk Index Government  Provisions        (1=lowest,  loans             VARIABLES Debt             (% NPLs) 21=highest) (% Total  Assets) (%GDP) Index Macro Banking Debt (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) (14) (15) (16) CO2  intensity 3.766 0.041 2.131** 8.243 0.029 ‐2.206 0.347 ‐0.018 (0.977) (0.102) (2.049) (1.306) (0.020) (‐1.174) (0.210) (‐0.011) Fossil  Fuel  Exports  (%GDP ‐0.703 ‐0.094*** 0.121 0.649 0.467*** 0.479*** 0.579*** 0.387*** (‐1.497) (‐3.387) (1.636) (1.563) (5.117) (4.010) (6.094) (3.321) Observations 126 133 111 109 105 68 103 67 85 67 85 67 85 67 85 67 R‐squared 0.012 0.028 0.572 0.684 0.063 0.033 0.071 0.131 0.465 0.620 0.435 0.528 0.403 0.649 0.508 0.596    Note: OLS estimation with robust errors. Data for 2017 or latest available. Controlled by GDP percapita. CO2 intensity (kg per kg of oil equivalent energy use) as of 2014. Source: World Bank ‐World  Development Indicators  Robust t‐statistics in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  53      Table A1.5. Climate Change indicators by type of risk vs. Macro‐Financial risk Indicators  Year: 2017 or latest available  c  b    Physical  Risks Transition risks  Readiness Macro‐ Financial  Risks, 2019 EIU Country Risk Index   A. Weather related risks  d a b (100=high)   Country (average  2005‐ 2017)   B. Gradual  risks  Vulnerability                            CO2 intensity in  Fuel      (0‐ 100,  Fatalities        Losses  (0‐ 100, higher more  vulnerable) 2014 (kg per kg  Exports,  higher better  Index Debt Banking Macro (% population) (%GDP) of  oil  equivalent  2017       Index Exposure Sensitivity Capacity positioned) energy use) (% GDP) Aruba Afghanistan 1.3 0.2 59.5 48.1 54.0 71.3 22.4 Angola 0.2 0.0 51.7 54.3 30.5 70.4 2.4 27.1 22.6 64 61 70 68 Albania 0.1 0.1 42.3 40.8 36.5 50.0 2.4 0.1 43.5 53 53 57 60 Andorra 24.7 UAE 0.0 0.0 37.8 36.7 37.0 39.1 3.0 26.7 55.6 37 38 38 50 Argentina 0.1 0.1 36.8 47.0 25.3 38.0 2.4 0.3 40.7 57 64 53 65 Armenia 0.0 0.0 41.4 33.7 42.3 45.1 1.9 0.8 48.9 Antigua and Barbuda 0.4 5.5 48.7 47.2 42.7 54.8 0.0 43.5 Australia 0.3 0.2 29.5 48.0 12.2 27.2 2.9 5.6 71.4 19.5 18 20 29 Austria 0.1 0.1 31.3 35.0 35.1 29.5 1.8 0.8 72.3 Azerbaijan 0.0 0.0 40.8 35.1 38.9 42.4 2.6 34.1 42.7 54 49 64 63 Burundi 0.3 0.2 58.1 52.2 54.9 71.1 0.0 22.8 Belgium 0.4 0.0 36.1 34.0 42.2 31.6 1.8 6.9 59.5 29 31.5 26.5 25 Benin 0.1 0.1 57.4 44.7 56.9 72.1 1.5 0.6 28.7 Burkina Faso 0.1 0.2 57.2 52.9 47.3 68.7 0.3 27.6 Bangladesh 0.1 0.6 54.3 51.9 48.2 62.8 2.1 0.1 25.3 50 48 56 53 Bulgaria 0.2 0.4 34.4 38.2 27.5 37.1 2.4 4.9 48.1 36 32 43 43 Bahrain 0.0 0.0 45.8 41.8 53.1 44.8 2.2 43.1 55 58 53 53 Bahamas 1.1 2.0 37.6 42.7 0.0 45.4 43.1 Bosnia and Herzegovina 0.1 1.6 37.1 35.7 34.2 41.6 2.8 2.9 35.7 Belarus 0.0 0.0 34.2 32.6 31.9 38.3 2.3 12.4 48.9 Belize 0.6 1.1 47.4 47.2 46.5 50.5 1.5 32.1 Bermuda Bolivia 0.3 0.4 46.0 44.8 35.5 59.6 2.4 8.0 26.7 54 54 57 60 Brazil 0.1 0.1 38.1 50.1 25.5 38.5 1.7 0.9 38.8 46 49 45 48 Barbados 0.0 0.1 38.1 39.6 46.6 35.1 0.5 47.3 Brunei  Darussalam 0.0 0.0 39.5 40.5 23.4 53.7 2.6 41.2 50.7 Bhutan 0.5 0.2 49.3 48.5 56.0 42.3 Botswana 0.0 0.1 47.1 35.6 46.3 56.4 2.6 0.0 42.7 30 28 33 43 CAR 0.0 0.0 58.0 49.5 55.9 74.8 0.0 13.0 Canada 0.0 0.1 29.6 43.3 17.9 26.8 1.9 5.8 67.2 Switzerland 0.1 0.1 27.4 30.9 28.2 23.0 1.4 0.4 69.1 17 15 17 18 Chile 0.1 0.1 34.5 38.4 27.0 37.9 2.3 0.2 57.0 30 30 29 40 China 0.1 0.3 38.9 44.8 32.3 39.4 3.4 0.3 46.8 41 37 47 25 Côte  d'Ivoire 0.1 0.0 51.4 45.1 43.0 66.7 0.8 4.2 27.1 47.5 51.5 47.5 68 Cameroon 0.0 0.0 48.3 46.2 36.1 65.5 0.9 4.0 26.6    54      Climate Change indicators by type of risk vs. Macro‐Financial risk Indicators (continued)  Year: 2017 or latest available  c  b    Physical  Risks Transition risks  Readiness Macro‐ Financial  Risks, 2019 EIU Country Risk Index   d A. Weather related risks  (100=high)   a b Country (average  2005‐ 2017)   B. Gradual  risks  Vulnerability                            CO2 intensity in  Fuel   (0‐ 100, higher more  vulnerable)    (0‐ 100,  Fatalities        Losses  2014 (kg per kg  Exports,  higher better  Index Debt Banking Macro (%  population) (%GDP) of  oil  equivalent  2017       Index Exposure Sensitivity Capacity positioned) energy use) (%  GDP) D.R. Congo 0.1 0.0 58.8 49.4 44.6 81.5 0.2 18.0 70 69 72 60 Congo 0.1 0.0 51.8 48.7 40.5 70.8 1.2 31.3 21.2 57 61.5 60.5 78 Colombia 0.3 0.2 38.8 50.1 19.5 46.8 2.5 6.9 40.1 40 42 40 50 Comoros 0.4 0.1 47.9 47.1 41.4 60.5 26.4 Cape  Verde 0.1 0.0 38.5 45.4 Costa Rica 0.1 0.1 38.9 45.1 29.7 42.0 1.6 0.0 46.0 43 47 42.5 50 Cuba 42.8 49.7 35.5 42.4 3.0 33.8 66 70 65 60 Curaçao 3.0 Cayman Islands Cyprus 0.1 0.0 36.0 34.1 39.0 35.2 3.1 4.7 52.1 Czech Republic 0.1 0.1 31.0 27.3 31.9 32.6 2.3 1.5 58.3 33.5 33.5 34.5 39 Germany 0.0 0.1 29.2 34.7 30.1 22.9 2.4 0.7 67.8 Djibouti 0.0 0.0 50.0 41.3 46.7 66.3 27.8 Dominica 9.1 29.0 40.3 36.9 27.2 43.1 53.7 Denmark 0.0 0.1 34.4 44.1 36.4 18.4 2.1 1.3 75.6 19 15 22 20 Dominican Republic 0.1 0.1 43.2 44.7 35.4 49.3 2.8 0.0 38.0 40 44 40 53 Algeria 0.1 0.0 37.1 32.7 32.4 45.4 2.8 19.9 27.5 53 53 57 53 Ecuador 0.2 0.1 44.6 53.2 32.9 47.9 3.1 6.7 34.0 59 63 59 63 Egypt 0.0 0.0 42.6 36.0 54.8 37.1 2.7 2.3 34.9 52 57 50 58 Eritrea 0.0 0.0 59.6 45.9 49.4 80.2 0.9 12.1 Spain 0.0 0.1 30.8 36.1 30.8 24.7 2.0 1.2 56.0 35 34 35 38 Estonia 0.1 0.2 37.6 37.9 29.6 44.9 3.2 4.9 62.3 Ethiopia 0.2 0.1 56.6 51.1 49.1 70.7 0.2 26.7 Finland 0.0 0.0 30.8 44.3 25.6 22.9 1.4 2.1 74.7 21 20 20 28 Fiji 0.9 1.8 45.2 46.0 38.0 52.9 0.0 42.8 France 0.5 0.1 29.6 39.7 25.0 24.2 1.2 0.6 62.9 23 23 25 25 Faroe  Islands Micronesia 2.2 3.1 63.8 59.8 63.8 36.7 Gabon 0.1 0.0 44.0 46.3 30.0 59.3 1.0 28.7 United Kingdom 0.1 0.1 29.9 39.0 26.3 24.3 2.3 1.4 68.1 25 26 23 35 Georgia 0.1 0.0 41.0 40.6 37.6 45.0 2.0 0.9 55.7 Ghana 0.2 0.1 46.8 44.4 42.9 53.2 1.6 10.0 37.0 54 53 59 63 Gibraltar 2.7 Guinea 0.0 0.0 54.3 43.6 41.1 73.3 28.0 Gambia 0.2 0.0 53.9 47.4 57.4 64.5 0.0 30.5 Guinea‐ Bissau 0.1 0.0 62.6 50.5 61.6 76.0 26.9 Equatorial  Guinea 0.0 0.0 47.9 44.5 28.4 60.4 20.5 Greece 0.1 0.1 34.6 42.5 35.4 26.5 2.9 5.1 51.8 58 59 58 68 Grenada 0.1 0.3 39.1 38.2 29.0 50.9 52.0 Greenland Guatemala 0.9 0.5 45.7 47.9 41.0 48.3 1.4 0.5 32.3 44 44 47 43    55      Climate Change indicators by type of risk vs. Macro‐Financial risk Indicators (continued)  Year: 2017 or latest available  c  b    Physical  Risks Transition risks  Readiness Macro‐ Financial  Risks, 2019 EIU Country Risk Index   d A. Weather related risks  (100=high)   a b Country (average  2005‐ 2017)   B. Gradual  risks  Vulnerability                            CO2 intensity in  Fuel   (0‐ 100, higher more  vulnerable)    (0‐ 100,  Fatalities        Losses  2014 (kg per kg  Exports,  higher better  Index Debt Banking Macro (% population) (%GDP) of  oil  equivalent  2017       Index Exposure Sensitivity Capacity positioned) energy use) (% GDP) Guyana 0.1 2.1 48.0 40.4 46.8 54.5 0.0 32.8 Hong Kong 3.2 26 22 28 40 Honduras 0.4 0.5 46.2 44.5 40.2 53.8 1.8 0.3 28.7 51 53 52 68 Croatia 0.0 0.2 38.7 40.3 36.9 37.9 2.1 3.1 50.8 41 42.5 43.5 50 Haiti 1.1 2.3 55.6 44.1 48.1 74.6 0.7 18.4 Hungary 0.0 0.1 36.5 34.9 41.3 35.2 1.8 2.0 53.2 39 42 41 48 Indonesia 0.1 0.1 44.5 51.8 28.5 53.3 2.1 3.6 36.2 48 49 47 50 India 0.2 0.3 50.2 57.2 38.2 55.4 2.7 1.4 34.6 42 39 48 43 Ireland 0.0 0.1 34.5 41.1 36.0 26.8 2.7 0.3 64.0 Iran 0.0 0.0 38.7 34.7 34.5 46.7 2.7 14.5 40.3 64 55 75 53 Iraq 0.0 0.0 43.6 43.7 43.4 44.7 3.4 23.3 59 60 65 70 Iceland 0.0 0.0 31.2 44.8 19.9 25.6 0.3 0.2 69.9 Israel 0.1 0.0 33.6 28.4 46.4 26.6 2.8 0.2 55.9 30 33 28 28 Italy 0.1 0.0 32.0 44.1 34.6 17.5 2.2 0.9 53.4 38 39.5 39.5 39 Jamaica 0.1 0.4 43.3 44.8 40.3 46.3 2.6 1.7 40.7 53 58 52 80 Jordan 0.0 0.0 37.7 28.9 42.0 42.3 3.2 0.0 37.0 53 56 51 55 Japan 0.1 0.0 37.2 52.0 38.8 21.2 2.7 0.2 67.4 Kazakhstan 0.0 0.0 33.6 35.1 31.5 34.6 3.2 18.9 48.9 51 46.5 56.5 59 Kenya 0.2 0.0 54.6 50.8 49.2 63.7 0.6 0.1 28.4 60 60 64 63 Kyrgyzstan 0.3 0.0 39.1 32.6 47.7 38.5 2.5 1.9 39.2 Cambodia 0.3 0.7 51.7 39.4 50.5 67.4 1.0 30.3 54 52 58 68 Kiribati 0.0 0.8 61.8 42.2 Saint Kitts and Nevis 0.0 1.4 41.8 43.5 0.0 47.1 0.0 49.1 Korea 0.0 0.0 37.5 49.4 31.9 31.1 2.2 2.3 72.1 28 29 30 33 Kuwait 0.0 0.0 43.4 39.7 52.8 38.7 2.8 41.4 44.0 36 33 38.5 42 Laos 0.2 0.3 53.7 39.4 47.8 65.0 32.5 Lebanon 0.1 0.0 40.8 33.2 44.8 44.2 3.2 0.0 31.1 63 63 64 63 Liberia 0.0 0.1 61.7 48.8 54.3 75.9 26.4 Libya 0.0 0.0 38.2 28.6 34.1 52.9 3.2 19.8 72 66 81 75 Saint Lucia 0.4 0.7 39.1 38.6 31.6 50.5 0.4 45.4 Liechtenstein 0.0 25.5 0.0 0.0 65.1 Sri  Lanka 0.3 0.2 47.0 49.9 38.1 53.0 1.7 0.3 39.6 51 55 48 55 Lesotho 0.0 0.1 50.9 36.5 46.2 69.7 0.0 31.0 Lithuania 0.1 0.0 38.8 36.5 35.9 46.3 1.8 9.3 60.9 32 27 36 38 Luxembourg 0.0 0.0 28.5 28.2 34.8 21.4 2.5 0.0 66.0 17.5 15 19 20    56      Climate Change indicators by type of risk vs. Macro‐Financial risk Indicators (continued)  Year: 2017 or latest available  c  b    Physical  Risks Transition risks  Readiness Macro‐ Financial  Risks, 2019 EIU Country Risk Index   d A. Weather related risks  (100=high)   a b Country (average  2005‐ 2017)   B. Gradual  risks  Vulnerability                            CO2 intensity in  Fuel   (0‐ 100, higher more  vulnerable)    (0‐ 100,  Fatalities        Losses  2014 (kg per kg  Exports,  higher better  Index Debt Banking Macro (% population) (%GDP) of  oil  equivalent  2017       Index Exposure Sensitivity Capacity positioned) energy use) (% GDP) Latvia 0.3 0.3 39.3 37.4 37.4 41.3 1.6 1.9 60.9 33 30 36 35 Macao Morocco 0.0 0.0 37.8 33.8 33.1 46.4 3.2 0.2 39.4 48 51 49 55 Monaco 43.2 77.3 Moldova 0.0 0.8 41.7 33.6 44.8 47.4 1.5 0.0 42.7 52 50 54 55 Madagascar 0.2 0.7 58.4 50.0 50.1 78.1 0.4 24.2 Maldives 0.0 0.0 56.0 72.2 41.3 42.2 0.0 36.9 Mexico 0.1 0.2 38.2 48.7 25.2 40.7 2.6 2.0 39.5 34 39 32 43 Marshall  Islands 0.0 0.1 58.7 35.6 N. Macedonia 0.2 0.2 36.6 31.5 34.2 43.7 2.9 0.8 46.8 46 48 46 55 Mali 0.1 0.1 60.9 52.5 49.1 73.1 0.0 28.1 Malta 0.1 0.0 35.6 31.0 37.5 38.2 3.0 49.4 28 24 32 25 Myanmar 12.1 1.2 54.2 56.5 43.6 61.9 1.1 5.6 23.7 54 56 58 65 Montenegro 0.1 0.0 38.8 32.9 43.5 2.3 1.1 46.5 Mongolia 0.3 0.1 40.7 26.7 33.7 61.0 3.9 25.7 46.1 Mozambique 0.3 0.4 54.1 43.3 51.3 67.6 0.7 19.4 24.9 74 80 72 83 Mauritania 0.1 0.4 56.7 36.4 60.4 72.7 28.8 Mauritius 2.0 0.0 43.8 48.5 41.1 44.8 3.0 0.3 55.0 47.5 47.5 48.5 55 Malawi 0.1 0.4 55.0 49.3 47.9 63.3 0.0 26.4 62 64 62 78 Malaysia 0.1 0.0 37.7 44.3 29.5 39.1 2.7 10.4 52.3 36 38 36 35 Namibia 0.9 0.1 49.1 42.1 43.4 61.7 2.1 0.2 40.9 45.5 46 44.5 56.5 New Caledonia Niger 0.2 0.3 67.0 63.3 60.0 76.9 0.7 28.9 Nigeria 0.1 0.0 48.9 45.5 36.2 65.1 0.7 11.3 24.2 58 52 66 50 Nicaragua 0.3 0.7 45.3 49.3 38.0 48.6 1.3 0.1 30.4 63 67 64 70 Netherlands 0.0 0.0 35.1 39.7 42.7 23.0 2.3 7.4 68.1 21 17 24 20 Norway 0.0 0.0 27.8 38.9 25.2 19.5 1.7 14.9 79.9 10 2.5 15 20 Nepal 51.6 47.7 47.6 60.2 0.7 0.0 31.3 Nauru 0.7 0.3 58.6 41.4 New Zealand 0.1 0.1 33.1 45.2 28.7 24.7 1.7 0.3 80.1 18 15 19 30 Oman 0.3 0.8 41.6 41.0 34.8 51.9 2.5 34.3 51.1 42.5 42.5 42 55 Pakistan 0.4 0.7 50.7 49.3 50.5 52.4 1.9 0.1 28.6 58 62 57 60 Panama 0.2 0.0 40.6 44.6 35.5 41.8 2.1 42.3 44 47 41 58 Peru 0.2 0.1 42.6 45.7 29.3 53.0 2.6 2.0 44.3 33.5 31.5 37 45 Philippines 1.2 0.6 45.9 49.2 36.6 51.8 2.2 0.3 32.2 41 42 43 50 Palau 0.0 0.0 53.2 0.0 42.2 Papua New Guinea 0.2 0.1 57.3 49.1 39.2 79.9 27.7 48.5 47.5 53 60 Poland 0.2 0.1 32.4 33.4 27.9 35.8 3.0 1.1 58.6 33 36 32 30 D.R. Korea 54.2 3.4 20.2 Portugal 0.2 0.2 34.7 39.4 36.3 28.6 2.1 1.9 58.0 38 37 39 45    57      Climate Change indicators by type of risk vs. Macro‐Financial risk Indicators (continued)  Year: 2017 or latest available  c  b    Physical  Risks Transition risks  Readiness Macro‐ Financial  Risks, 2019 EIU Country Risk Index   d A. Weather related risks  (100=high)   a b Country (average  2005‐ 2017)   B. Gradual  risks  Vulnerability                            CO2 intensity in  Fuel   (0‐ 100, higher more  vulnerable)    (0‐ 100,  Fatalities        Losses  2014 (kg per kg  Exports,  higher better  Index Debt Banking Macro (% population) (%GDP) of  oil  equivalent  2017       Index Exposure Sensitivity Capacity positioned) energy use) (% GDP) Paraguay 0.1 0.8 38.5 42.3 31.0 42.4 1.1 5.5 33.6 French Polynesia Qatar 0.0 0.0 37.5 39.7 35.0 36.1 2.4 30.8 43.5 43 40 46 53 Romania 0.2 0.3 41.1 44.5 37.0 40.8 2.2 1.3 46.7 41 40 45 40 Russia 3.3 0.0 33.5 44.0 20.4 35.8 2.4 13.2 51.2 43 38 53 53 Rwanda 0.1 0.0 55.5 50.9 56.5 60.8 40.7 Saudi  Arabia 0.3 0.0 38.8 35.8 32.3 51.3 2.8 21.2 47.4 36 35 35 38 Sudan 0.1 0.1 62.3 54.2 59.5 73.1 1.0 23.1 84.5 89.5 82.5 90 Senegal 0.0 0.0 53.5 51.1 50.0 59.5 2.2 2.4 33.2 Singapore 0.0 0.0 41.5 53.8 38.3 34.7 2.0 14.5 80.1 23 17 25 30 Solomon Islands 0.8 0.4 65.8 55.7 65.9 0.0 42.0 Sierra Leone 1.0 0.1 55.7 48.5 45.9 74.6 0.0 31.3 63 67 64 78 El  Salvador 0.5 0.7 44.8 46.9 37.8 49.7 1.5 0.7 34.8 San Marino 27.0 53.1 Somalia 0.7 0.0 67.8 52.6 45.2 87.1 8.3 Serbia 0.1 0.7 40.9 36.3 39.4 47.2 2.8 0.5 43.6 South Sudan 0.1 0.0 2.1 Sao Tome  and Principe 0.0 0.0 47.8 47.7 47.4 0.0 32.5 Suriname 40.4 41.8 32.2 43.1 2.9 26.5 30.5 Slovakia 0.0 0.0 36.4 33.5 40.3 37.8 1.9 3.9 52.7 26.5 24.5 27 38 Slovenia 0.1 0.2 33.9 33.1 38.6 31.5 1.9 3.9 64.9 Sweden 0.0 0.1 30.1 41.0 23.9 25.4 0.9 1.8 72.8 15 14 15 13 Swaziland 0.0 0.1 54.6 44.6 55.6 67.8 0.5 35.1 Seychelles 0.0 0.1 47.2 59.4 36.3 0.0 44.0 47 53 44 73 Syria 0.0 0.0 44.0 37.2 42.0 51.5 2.8 21.9 Turks and Caicos Islands Chad 0.1 0.1 65.1 54.1 60.9 85.0 16.5 Togo 0.0 0.0 53.9 40.9 46.8 74.1 0.8 0.5 29.8 Thailand 0.3 1.1 40.9 45.8 38.4 38.4 2.3 1.4 47.7 37 37 37 38 Tajikistan 0.2 1.2 43.8 36.1 52.2 42.9 1.9 29.2 Turkmenistan 0.0 0.0 42.5 30.9 49.8 42.9 2.6 23.1 Timor‐ Leste 0.0 0.0 55.8 52.4 46.5 68.0 0.0 38.0 Tonga 0.1 0.8 57.3 54.5 47.0 39.6 Trinidad and Tobago 0.0 0.0 40.5 40.4 32.1 48.9 2.4 37.6 43 44 46 65 Tunisia 0.0 0.1 39.4 33.0 41.5 43.8 2.7 2.1 38.7 60 63 61 70 Turkey 0.0 0.0 33.8 41.5 27.3 32.6 2.8 0.5 47.1 51 53 49 48 Tuvalu 0.0 8.3 63.1 55.3    58        Climate Change indicators by type of risk vs. Macro‐Financial risk Indicators (continued)  Year: 2017 or latest available  c  b    Physical  Risks Transition risks  Readiness Macro‐Financial  Risks, 2019 EIU Country Risk Index   d A. Weather related risks  (100=high)  a b Country (average 2005‐2017)   B. Gradual  risks  Vulnerability                            CO2 intensity in  Fuel   (0‐100, higher more  vulnerable)    (0‐100,  Fatalities        Losses  2014 (kg per kg  Exports,  higher better  Index Debt Banking Macro (% population) (%GDP) of oil  equivalent  2017       Index Exposure Sensitivity Capacity positioned) energy use) (% GDP) Tanzania 0.0 0.0 55.1 49.9 46.8 68.0 0.5 0.1 29.1 47 46 52 58 Uganda 0.1 0.0 58.0 52.0 58.2 64.7 0.3 29.6 Ukraine 0.2 0.0 36.7 40.4 32.3 38.3 2.2 0.6 40.8 70 74 69 75 Uruguay 0.1 0.1 38.3 45.4 32.2 37.0 1.4 0.3 47.0 42 43.5 43 49 United States 0.2 0.4 33.9 48.1 27.0 26.5 2.4 0.8 69.7 20 15 21 28 Uzbekistan 0.0 0.0 38.8 31.9 55.5 34.3 33.3 54 53 60 58 Saint Vincent 0.9 0.8 37.8 41.0 30.2 0.0 49.4 Venezuela 0.0 0.0 34.7 42.2 25.2 36.8 18.9 91 94 89 93 Viet Nam 0.2 0.6 47.7 49.1 45.1 48.9 2.2 40.8 50 54 53 55 Vanuatu 1.5 5.1 56.9 48.7 53.6 56.9 35.5 Samoa 0.5 2.4 48.3 47.8 52.1 1.5 41.3 Kosovo 0.1 0.1 Yemen 0.2 0.1 55.5 45.2 45.0 75.1 22.4 87 90 89 98 South Africa 0.1 0.1 39.8 43.1 29.6 48.8 3.3 3.2 40.3 42 44.5 41 51.5 Zambia 0.0 0.0 54.2 54.9 48.4 58.0 0.3 31.5 63 68 62 73 Zimbabwe 0.3 0.6 54.3 51.7 55.2 59.2 0.1 20.5 Taiwan 27 28 27 35                         a. Source: GermanWatch                       b. Source: Notre Dame Adaptation Risk Index                       c. Source: World Bank World Development Indicators   d. Source: Economist Intelligence Unit. Information as of 2018 for Argentina, Bulgaria, Bahrain, Bolivia, Brazil, Colombia, Guatemala, UK, France, India, Italy, Jordan, Lebanon, Oman, Thailand,  Tanzania, and Ukraine.    59